最近 Google Photos 集团旗下的运用于 Motion Stills 开售了最重要重做，必须让用户利用健身运动追踪文本转换、强力屏幕分辨率视频和全自动轴体拍摄制做出有更加好看的视频和更加有趣的GIF动态图。Google Photos 在2020年6月初次开售了 Motion Stills，这款 iOS 运用于必须利用视频大位像技术性将 Apple Live Photos 转换成更非常容易共享资源的 GIF 动态图。接着，Google 将 Motion Stills 构建来到iOS版的 Google Photos 中，并期待对其展开提升 ，开售用户想的新作用。
动态性文本 增加的动态性文本作用，让用户能够必需在智能机上创设类似影视特效制作的动态性文本实际效果。凭着动态性文本作用，用户能够精彩纷呈将文本摆在视频的给出方向，并获得追踪实际效果。在文本輸出的一瞬间以后可将照片复位，进而在全部 Live Photo 中以 1000 FPS 展开追踪，让动态性文本看的最终实际效果十分自然界。为了更好地构建这一作用，Google 应用了在 YouTube 服务器上进行“隐私保护模模糊糊应急处置”时应用的健身运动追踪技术性，并对其作出改进，提升 了经营速率。
这一点是怎么做的呢？最先，利用深度学习对市场前景和情况展开归类，并时间观念相关行业数码相机健身运动展开模型，进而为用户的视频制做健身运动数据库。接着，将数据库輸出到一个优化算法中，在对每个目标展开区别的另外对每个目标展开追踪。
优化算法对每一个目标的情况展开模型，在其中还包含这一目标的室内空间健身运动、这一目标的外型品牌形象（即每个挪动位置）及其这一目标的矩心和区段，确立如下图下图。从关键点提升 循环系统视频品质 上月，Google 发布了最技术设备 RAISR 技术性，此项技术性必须利用深度学习在照片中构建强力屏幕分辨率关键点。此项技术性现构建到 Motion Stills 当中，进而全自动动态模糊用户键入的第一段视频。
除开视频大位像以外，Motion Stills 还应用了 Cinemagraphs（静态数据相片中的细微健身运动）技术性：将情况无效为静图后对数据信息展开剖析，进而更进一步提升，构建最好循环系统变换。该作用构建了对刚开始帧和完成帧的剖析，开创帧对变换标值引流矩阵。
引流矩阵中的超过差别对便是最好变换，进而得到 稳定简约的不断循环图象。大大的提升的感受 依据用户的系统对建议，Google 还恢复了网站导航作用，添加了更强实例教程。除此之外，Motion Stills 还添加了美国苹果公司的 三维 touch 作用，进而让用户以“Peek and Pop”的方式查看自身的视频流和电影库。
将来，Google Photos 还将开售更为智能以考虑用户市场的需求。
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