我們都曾在某個時候看過一張照片，比如海洋、雲彩或瀑布，在短時間內，我們會感覺到照片在動。通常情況下，這種感知的運動只是我們頭腦中的一個錯覺。而華盛頓大學的研究人員藉此開發了一種新的深度學習方法，可以將照片的某些部分做成動畫。
華盛頓大學的深度學習方法可以將可流動的材料變成動畫，如瀑布、煙霧或雲彩。該大學開發的技術只需要一張瀑布的照片就能製作動畫。只要無縫循環播放這種短視頻，就可以給人以水不斷運動的印象。
這幾乎就像能夠把任何照片變成類似於蘋果公司的實時照片，在靜止的圖像之前捕捉一秒鐘左右的運動。該項目的研究人員說，他們的方法的獨特之處在於，它不需要任何用戶輸入或額外的信息。這個過程只需要一張圖片，併產生一個高分辨率、無縫循環的視頻，通常看起來像一個真實的視頻。
開發該技術是一個挑戰。據研究人員稱，這實際上要求他們預測未來。該系統包含兩部分，第一部分預測拍攝照片時事物的運動情況。該信息被提取並用於創建動畫。
估算運動需要研究人員用成千上萬的瀑布、河流、海洋和其他具有流動運動的材料的視頻來訓練一個神經網絡。訓練過程要求神經網絡在只給出第一幀時猜測視頻的運動。神經網絡將其預測與實際視頻進行比較，並學會識別線索，如溪流中的漣漪，以幫助預測接下來會發生什麼。研究人員創造了一種他們稱之為 “對稱濺射”的概念，預測了一幅圖像的未來和過去，將它們結合成一段單一的動畫。
