本文摘要：近期 Google Photos 旗下的应用于 Motion Stills 发售了最重要改版，需要让用户利用运动跟踪文本变换、超强分辨率视频和自动微动摄影制作出有更为漂亮的视频和更为有意思的GIF动图。Google Photos 在今年6月首次发售了 Motion Stills，这款 iOS 应用于需要利用视频大位像技术将 Apple Live Photos 转化成更容易共享的 GIF 动图。

近期 Google Photos 旗下的应用于 Motion Stills 发售了最重要改版，需要让用户利用运动跟踪文本变换、超强分辨率视频和自动微动摄影制作出有更为漂亮的视频和更为有意思的GIF动图。Google Photos 在今年6月首次发售了 Motion Stills，这款 iOS 应用于需要利用视频大位像技术将 Apple Live Photos 转化成更容易共享的 GIF 动图。随后，Google 将 Motion Stills 构建到了iOS版的 Google Photos 中，并希望对其展开提高，发售用户想的新功能。动态文本 追加的动态文本功能，让用户可以必要在智能手机上建构类似于影视特效的动态文本效果。

凭借动态文本功能，用户可以精彩将文本摆放在视频的给定方位，并取得跟踪效果。在文本输出的瞬间之后可将图片初始化，从而在整个 Live Photo 中以 1000 FPS 展开跟踪，让动态文本看的最后效果十分大自然。

为了构建这一功能，Google 使用了在 YouTube 服务器上进行“隐私模糊不清处置”时运用的运动跟踪技术，并对其做出改良，提高了运营速度。这一点是怎么做的呢？首先，利用机器学习对前景和背景展开分类，并对时间相干性照相机运动展开建模，从而为用户的视频制作运动元数据。随后，将元数据输出到一个算法中，在对各个对象展开区分的同时对各个对象展开跟踪。算法对每个对象的状态展开建模，其中还包括这个对象的空间运动、这个对象的外观形象（即各个移动部位）以及这个对象的矩心和区间，明确如下图右图。

从细节提高循环视频质量 上个月，Google 公布了最先进设备 RAISR 技术，这项技术需要利用机器学习在图片中构建超强分辨率细节。这项技术现构建到 Motion Stills 之中，从而自动锐化用户输入的每段视频。

除了视频大位像之外，Motion Stills 还运用了 Cinemagraphs（静态照片中的微小运动）技术：将背景失效为静图后对数据展开分析，继而更进一步优化，构建最佳循环转换。该功能构建了对开始帧和完结帧的分析，创立帧对转换数值矩阵。矩阵中的大于差异对就是最佳转换，从而获得平稳简洁的无限循环图像。

大大优化的体验 根据用户的对系统意见，Google 还修复了导航系统功能，加添了更好教程。此外，Motion Stills 还加添了苹果公司的 3D touch 功能，从而让用户以“Peek and Pop”的形式查阅自己的视频流和影片库。未来，Google Photos 还将发售更加多功能以满足用户市场需求。

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