我們對高速攝影都不陌生。簡單來說，它是慢鏡頭的一種常見形式。在拍攝時，我們可以使用一個較高的幀率來進行，譬如每秒240幀、480幀等等；然后按照每秒24幀、30幀等普通幀率播放，這樣就會獲得一個運動速度非常緩慢的片段，在其中我們會看到很多原速運動之下難以察覺的細節。

2018年的CVPR（計算機視覺與模式識別）會議上，有一篇論文引起了不少人的關注。這篇論文提供了一種方法——利用神經網絡技術讓計算機自動將普通視頻片段升級為高速攝影效果，并給它起了個霸氣的名字叫做“超級慢鏡頭”（Super SloMo）。雖然該詞只在整篇論文的標題中出現過一次，但我們完全可以用它來概括這一研究項目的成果。值得一提的是，這份研究的論文作者中有多名中國人，他們都是圖形圖像研究的好手。

在論文中，作者們寫了很多頗為感性的話。他們提到，在我們的生活中一定有很多值得紀念的時刻，是想要用慢鏡頭記錄下來的，因為很多細節用肉眼真的是太難看清楚了。這些需要被特別銘刻的瞬間，可能包括了嬰孩的第一次走路、復雜困難的滑板技巧、狗高高躍起接住球的一刻等等。更何況有些時候我們沒有辦法臨時去打開那些高速攝影的設備或工具，只能用標準幀率拍下某個瞬間。而“超級慢鏡頭”的出現，則解決了這樣的遺憾。

比論文更火的是網上的一段演示視頻——它告訴了我們該技術現在能夠達到何種高度。視頻展現出多段利用“超級慢鏡頭”技術把每秒30幀或60幀的影像輸出為每秒480幀的高速攝影效果——車輛在水上漂移轉圈的剎那、運動員跌倒的瞬間、舞蹈演員原地轉圈的過程……全都被變為精彩的慢鏡頭。可以說效果非常理想。假如不告訴觀者，恐怕很難有人指出這是借由計算機補足出來的畫面。此外，視頻當中還取用了網絡上非常火的視頻播客“慢鏡老鐵”（The Slow Mo Guys）的多段拍攝素材。這些素材本身就是通過高速攝影制作出來的，而研究團隊在此基礎上把它進一步處理得更慢：原始的慢鏡片段，可以被處理成再慢四倍；諸如氣球的爆裂、膠狀物的四濺……通過這項技術都生成了更加細致入微的畫面。

從本質上講，這一技術的基本原理就是計算機在每兩個相鄰視頻幀之間根據算法插入多幀。那么，我們原本的實拍影像，在這種情況下是否還能被視為實拍？物體運動的軌跡經過處理，似乎沒有改變，或者嚴格來說沒有太大改變，從這個意義上說，我們或許仍然可以稱其為“實拍”；但利用算法來生成運動，這分明是屬于動畫的影像生產方式。所以“超級慢鏡頭”給我們帶來的不光是美妙的運動奇觀，還有對于動畫與實拍關系的更多討論可能。