Deep Indexer
Ähnlichkeits- und Rückwärtssuche
Wie schaffe ich es, ohne eine vortrainierte Gesichtserkennung, Personen zu identifizieren und im Nachgang zu labeln?
use case: SDR zu HDR Konvertierung
use case: SDR zu HDR Konvertierung
Die Herausforderung
Noch immer enthalten viele Archive SDR-Material. Mit den neuen technischen Möglichkeiten leidet die Qualität der Ausspielung: In Mediatheken und im Fernsehen sieht SDR deutlich schlechter aus als HDR. Gibt es mit DeepVA eine Möglichkeit SDR-Material in HDR-Material umzuwandlen?
Die Lösung
Mit dem DeepVA Deep Generator lässt sich SDR-Material kostengünstig automatisiert in HDR-Material wandeln. Die trainierte KI analysiert jeden Pixel im Bild in Bezug auf Helligkeit und Farbsättigung, somit lassen sich lokale Farbkontraste, die nicht aufgezeichnet wurden, möglichst nahe an der Realität herstellen. Aus klassischem SDR-Material können so die widecolor-Gamut Bilder entstehen, wie sie für moderne Ausspielwege benötigt werden.
Das System kann On-Premise oder in der Cloud genutzt werden. Wenn es Teil eines Arbeitsablaufs sein soll, ist eine Integration erforderlich. Es muss eine Integration über die RESTful API geschaffen werden oder eine vorhandene Integration genutzt werden. Datenschutzvorgaben spielen bei dieser Entscheidung meist eine große Rolle und sollten Bedacht werden.
Welche Resultate können erzielt werden?
Material, welches in SDR vorliegt, kann kostengünstig automatisiert in HDR-Material gewandelt werden
Archivmaterial kann so nahtlos in höherwertiges modernes Filmmaterial eingepasst werden
Holen sie das Maximum aus ihren alten SDR-Aufnahmen
schnellere Datenerfassung
Kostenreduktion
schnelleres Labeling
SDR to HDR conversion
Konvertieren Sie Ihre alten Standard Dynamic Range (SDR)-Dateien in ein besseres High Dynamic Range (HDR)-Videoformat
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Produkt der Firma «The Chainless».
Designed und entwickelt in Deutschland.
The Chainless GmbH
Wannerstraße 19
79106 Freiburg
Deutschland
Das Projekt wurde indirekt durch das Rahmenprogramm Horizon 2020 der Europäischen Kommission über das Projekt STADIEM (Grant Agreement 957321) gefördert.
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