慢動作視頻，通?？梢酝ㄟ^前期和后期兩種方法來實現。前期拍攝主要采用高速攝影機的升格功能，而后期則主要依賴于軟件的算法。

目前后期比較常用的，比如剪輯軟件中都會有的“光流”變速算法，通過計算中間幀每一個像素的位移情況，然后根據具體畫面位移變化生成一張新的畫面插入到視頻中需要補足的地方。

但是，光流算法對于連續拍攝，畫面變動不大的視頻素材效果不錯。但畫面變化劇烈的，或者有剪輯的部分，效果仍然慘不忍睹，也會耗費大量的計算資源，實現的慢動作效果有限。

伴隨著人工智能技術的發展，這些在以前難以解決的問題，現在逐漸有了新的方向。

在剛剛結束的NAB（2019美國廣播電視展）展會上，中國廠商看到科技發布了 “AI智能慢動作”功能，支持旗下全景相機制作高達1200幀慢動作鏡頭。該功能利用深度學習算法，通過龐大數據庫智能模擬生成中間幀，可將普通視頻轉變為最高10倍的超級慢動作視頻。

?“慢動作可以滿?更多運動場景、電影感鏡頭的拍攝。但對大多數相機而言，很難在做到在保持高清畫質的同時，實現高幀率拍攝。因為高幀率拍攝所需的數據處理量大，也需要極大的存儲空間，這對于多鏡頭的全景相機來說，更是如此?！翱吹娇萍嫉腃EO陳丹提及道。

利用人工智能算法來模擬超慢鏡頭，一方面可以減弱對相機設備的要求，另一方面可以讓后期轉化慢動作，更準確、流暢，無卡頓和拖影。

看到科技已將此“AI慢動作”算法應用于旗下的QooCam和Obsidian?系列VR全景相機中， 有了這項新功能，兩款相機都可以實現高畫質的超級慢動作效果。

利用這個黑科技功能，用戶可以在后期對視頻進行最高10倍的慢速處理，例如，8K 30幀全景視頻經8倍速慢放處理后，可變為8K 240幀的超級慢動作。同理，一個4K 60幀的視頻，可在處理后得到4K 600幀的超級慢動作。