Spin-off dell’Università di Firenze, Small Pixels integra ricerca accademica e innovazione tecnologica, con l’obiettivo di trasformare il settore audiovisivo.
Grazie all’intelligenza artificiale e a reti neurali preaddestrate, le sue soluzioni migliorano moltissimo la qualità video, riducono i costi operativi, aumentano l’efficienza della trasmissione e minimizzando l’impatto ambientale.
Le applicazioni spaziano dal broadcast live, VOD, al gaming, dalla valorizzazione di archivi storici alla remote production, alla video sorveglianza, garantendo un’ottimizzazione dei flussi di lavoro senza necessità di modifiche ai processi ed alla catena esistente.
In un precedente approfondimento abbiamo visto l’upscaling ad uno standard video superiore.
Il software di Small Pixels utilizza reti neurali preaddestrate per l’upscaling da SD a HD o da HD a UHD, generando pixel aggiuntivi in modo intelligente e senza artefatti tipici delle tecniche tradizionali basate su interpolazione.
[Link ad articolo Upscaling]
Oggi approfondiamo un’altra delle molteplici applicazioni strategiche di questa realtà in forte crescita: il restauro degli archivi video o “revamping”.
Un potenziale incredibile per gli archivi storici
Gli archivi digitali sono essenziali per preservare il patrimonio informativo e culturale, ma l’obsolescenza tecnologica, il grave deperimento dei supporti, e i mille formati analogici e digitali, rischiano di renderli inaccessibili.
È fondamentale adottare soluzioni di migrazione e aggiornamento dei dati verso formati sostenibili, garantendo sicurezza e accessibilità a lungo termine, tramite tecnologie avanzate, livelli qualitativi più moderni, e sistemi di storage adeguati.
Per queste attività che riportano in vita i tesori del passato esistono diversi software e hardware dedicati che sono in grado di operare in modo egregio.
Il restauro di archivi storici in formato video o pellicola è un processo articolato che, in termini generali, si suddivide in due fasi principali. La prima prevede una visione completa del materiale, con interventi mirati esclusivamente sulle sezioni deteriorate, danneggiate o compromesse, spesso lavorando fotogramma per fotogramma.
Il recupero della pellicola trasferita su supporto video è tradizionalmente un’attività lunga e quasi interamente manuale, con tempi di lavorazione significativi, sostenibili principalmente per opere d’autore di rilevante valore storico o cinematografico.
In molti contesti, si opta invece per una seconda procedura, che consiste in un miglioramento generale del materiale tramite processi più o meno automatizzati. Tuttavia, questi interventi risultano spesso superficiali e inadatti, soprattutto quando si affrontano grandi volumi o metrature estese, come nel caso di serie televisive con numerosi episodi.
Oggi però gli archivi audiovisivi di valore hanno una nuova chance.
“In Small Pixels”, dice Fabio Clabot CEO, “preferiamo parlare di “revamping” piuttosto che di “restauro”, non ci occupiamo infatti di restauro artistico o di remastering del contenuto, ma di rinnovamento, ammodernamento e riqualificazione del materiale. È proprio questa la procedura che adottiamo per riportare in vita archivi storici dei nostri clienti grazie ai nostri software intelligenti. L’intervento manuale richiesto è minimo: uno dei nostri esperti deve “semplicemente” studiare il materiale per poi impostare i parametri di una o più reti neurali per adattarli alla tipologia del contenuto e ai difetti specifici che questo presenta.
Così, il revamping permette a chi possiede ampi archivi video di riposizionare strategicamente i propri contenuti storici, aggiornandoli agli standard qualitativi richiesti dalle moderne reti di distribuzione e senza grande impegno”.
Nobody does it better.
Un esempio che calza a pennello è l’ avventura di un importante broadcaster che sta mettendo mano a due serie televisive molto note, andate in onda in SD oltre una ventina di anni addietro.
La prima è una serie televisiva italiana in costume andata in onda dal 2003 al 2005, la seconda è una sitcom , per lo più girata in interni, andata in onda da fine degli anni 80 fino ai primi anni del 2000.
Gli scienziati di Small Pixels scegliendo la rete neurale migliore per ciascuna delle due serie, che sono molto differenti per ambientazione, e che devono subire un upscaling in HD [LINK al comunicato dedicato].
Verranno scelti i parametri più funzionali per ciascuna, affinché il risultato finale delle due serie “attualizzate” sia il migliore possibile.
Una volta che la rete neurale è decisa per un episodio, gli stessi parametri sono applicabili a tutta la serie e quindi il revamping risulta un processo molto veloce ed economico.
“Le nostre reti neurali preaddestrate offrono un’ampia gamma di parametri configurabili,” spiega Fabio Clabot, “ed è persino possibile effettuare modifiche migliorative al filmato mediante il passaggio da più reti in sequenza. Ad esempio, si potrebbe iniziare con una rete dedicata al denoising, che riduce il rumore video ad alta frequenza. In questo processo, il software AI di Small Pixels preserva i dettagli dell’immagine, evitando l’effetto di appiattimento tipico dei software tradizionali che comprometterebbero l’autenticità del contenuto. Completato questo primo intervento, una seconda rete intelligente di Small Pixels può occuparsi dell’upscaling, migliorando ulteriormente la qualità del materiale”.
Sul risultato finale si può intervenire con un’ulteriore passaggio per donare un look and feel più vicino a quello desiderato dal cliente.
L’intero processo di revamping può operare a una velocità compresa tra 2 e 5 volte quella della riproduzione nominale, mentre l’addestramento sul “materiale scuola” viene eseguito una sola volta. Una volta definito il set di reti neurali, l’elaborazione del materiale diventa rapida e automatica per tutte le stagioni o i contenuti simili, questo approccio evidenzia l’enorme efficienza e il potenziale del revamping applicato ad archivi di grandi dimensioni, il tutto gestito a servizio da Small Pixels e con prezzi molto competitivi.
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Sinossi:
Small Pixels, spin-off dell’Università di Firenze, continua a innovare il settore audiovisivo con il revamping AI di archivi video storici. Grazie a reti neurali preaddestrate, il software migliora la qualità del materiale, aggiornandolo agli standard odierni senza alterare l’autenticità. Un’importante opportunità per broadcaster e content owner che desiderano valorizzare il proprio patrimonio audiovisivo con efficienza e rapidità. Due serie televisive stanno tornando a nuova vita grazie a questa tecnologia avanzata.
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