{"id":13863,"date":"2026-01-13T15:22:18","date_gmt":"2026-01-13T15:22:18","guid":{"rendered":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/?p=13863"},"modified":"2026-01-13T15:34:46","modified_gmt":"2026-01-13T15:34:46","slug":"zakonczenie-etapu-badan-przemyslowych-w-projekcie-framelift-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/zakonczenie-etapu-badan-przemyslowych-w-projekcie-framelift-ai\/","title":{"rendered":"Zako\u0144czenie etapu bada\u0144 przemys\u0142owych w projekcie FrameLift AI"},"content":{"rendered":"

[et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.16″ locked=”off” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.16″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” custom_padding=”13px|||||” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text _builder_version=”4.18.0″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″]<\/p>\n

\n

Z przyjemno\u015bci\u0105 informujemy, \u017ce <\/span>Copernicus Computing<\/b> zako\u0144czy\u0142 etap <\/span>bada\u0144 przemys\u0142owych<\/b> w ramach projektu <\/span>FrameLift AI<\/b> \u2013 zindywidualizowanego systemu podnoszenia rozdzielczo\u015bci animacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i zaawansowanych modeli ESRGAN. Jest to kluczowy moment projektu, kt\u00f3ry potwierdza dojrza\u0142o\u015b\u0107 technologii oraz jej gotowo\u015b\u0107 do przej\u015bcia w faz\u0119 eksperymentalnych prac rozwojowych (TRL 6)<\/span><\/p>\n

Dlaczego FrameLift AI?<\/b><\/h3>\n

Produkcja animacji w natywnej rozdzielczo\u015bci 4K to ogromne koszty czasowe i sprz\u0119towe. Naszym celem od pocz\u0105tku by\u0142o opracowanie <\/span>hybrydowego modelu produkcyjnego<\/b>, w kt\u00f3rym:<\/span><\/p>\n

    \n
  • animacje renderowane s\u0105 w ni\u017cszej rozdzielczo\u015bci (HD),<\/span><\/li>\n
  • nast\u0119pnie podnoszone do jako\u015bci 4K przy u\u017cyciu <\/span>zindywidualizowanych modeli AI<\/b>,<\/span><\/li>\n
  • bez utraty jako\u015bci wizualnej i sp\u00f3jno\u015bci klatek.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Kluczowe cele etapu bada\u0144 przemys\u0142owych<\/b><\/h3>\n

    W ostatnim kwartale 2025 roku skoncentrowali\u015bmy si\u0119 na:<\/span><\/p>\n

      \n
    • radykalnym skr\u00f3ceniu czasu treningu modeli klienta<\/b>,<\/span><\/li>\n
    • maksymalnym wykorzystaniu zasob\u00f3w GPU<\/b>,<\/span><\/li>\n
    • utrzymaniu rygorystycznych parametr\u00f3w jako\u015bciowych<\/b> (PSNR \u2265 35 dB, SSIM \u2265 0,90).<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

      Zamiast zwi\u0119ksza\u0107 z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 systemu (np. multi-GPU czy niestandardowe skrypty), postawili\u015bmy na <\/span>precyzyjn\u0105 optymalizacj\u0119 parametr\u00f3w konfiguracyjnych<\/b> \u2013 rozwi\u0105zanie stabilne, skalowalne i w pe\u0142ni transparentne dla u\u017cytkownika ko\u0144cowego.<\/span><\/p>\n

      Co uda\u0142o si\u0119 osi\u0105gn\u0105\u0107?<\/b><\/h3>\n

      1. Optymalizacja treningu modeli<\/b><\/h4>\n

      Nasze podej\u015bcie polega\u0142o na tym by rozwi\u0105za\u0107 dwie sprzeczno\u015bci. Z jednej strony zalet\u0105 renderingu jest pe\u0142na zgodno\u015b\u0107 osi\u0105ganego celu z za\u0142o\u017ceniami artysty, niestety wi\u0105\u017ce si\u0119 to z wysoka precyzj\u0105 oblicze\u0144. Z drugiej strony wykorzystanie algorytm\u00f3w AI znacznie przyspiesza proces, ale nawet w takich rozwi\u0105zaniach jak upscaling mo\u017ce generowa\u0107 b\u0142\u0119dy. Jako du\u017ca farma renderujaca dysponujemy jednak niecodzienna mo\u017cliwo\u015bci\u0105, mo\u017cemy nie tylko wygenerowa\u0107 obra poprzez jego upscaling.Mo\u017cemy r\u00f3wnie\u017c wyrenderowa\u0107 obraz w docelowej rozdzielczo\u015bci i <\/span>sprawdzi\u0107<\/b> jak poradzi\u0142 sobie nasz algorytm. St\u0105d mo\u017cemy nie tylko wybra\u0107 najlepszy mo\u017cliwy algorytm, mo\u017cemy r\u00f3wnie\u017c stworzy\u0107 zindywidualizowany do konkretnej sceny algorytm i na tym w\u0142a\u015bnie polega niecodzienno\u015b\u0107 naszego projektu. W\u0142asnie dzi\u0119ki temu uda\u0142o nam si\u0119 na etapie bada\u0144 przemys\u0142owych uzyska\u0107 zgodno\u015b\u0107 nie do odr\u00f3anienia dla ludzkiego oka mi\u0119dzy normalnym renderem a generacj\u0105 AI oparta o zindywidualizowany model. Co wi\u0119cej uda\u0142o nam si\u0119 <\/span>skr\u00f3ci\u0107 czas treningu pojedynczego modelu do ok. 37 minut<\/b>, bez jakiejkolwiek degradacji jako\u015bci obrazu<\/span><\/p>\n

      2. Realne oszcz\u0119dno\u015bci czasu w produkcji<\/b><\/h4>\n

      Najwa\u017cniejszym miernikiem sukcesu by\u0142y testy na rzeczywistych scenach produkcyjnych. Por\u00f3wnanie renderingu natywnego 4K z pipeline\u2019em FrameLift AI wykaza\u0142o:<\/span><\/p>\n

        \n
      • \u015bredni zysk czasowy: 44,7%<\/b>,<\/span><\/li>\n
      • w najbardziej wymagaj\u0105cych scenach \u2013 <\/span>ponad 60% skr\u00f3cenia czasu produkcji<\/b>.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

        Im bardziej z\u0142o\u017cona scena, tym wi\u0119ksza przewaga naszego rozwi\u0105zania.<\/span><\/p>\n

        3. Stabilno\u015b\u0107 jako\u015bciowa<\/b><\/h4>\n

        Ka\u017cda optymalizacja by\u0142a poddawana rygorystycznej walidacji:<\/span><\/p>\n

          \n
        • wszystkie sceny przekroczy\u0142y pr\u00f3g <\/span>PSNR \u2265 35 dB<\/b>,<\/span><\/li>\n
        • wska\u017anik <\/span>SSIM utrzyma\u0142 si\u0119 powy\u017cej 0,90<\/b>,<\/span><\/li>\n
        • nie zaobserwowano artefakt\u00f3w, migotania ani utraty detali.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

          Oznacza to, \u017ce <\/span>przyspieszenie produkcji nie odbywa si\u0119 kosztem jako\u015bci<\/b>.<\/span><\/p>\n

          Co dalej?<\/b><\/h3>\n

          Zako\u0144czenie etapu bada\u0144 przemys\u0142owych oznacza, \u017ce FrameLift AI wchodzi w <\/span>kolejn\u0105 faz\u0119 rozwoju<\/b>. W 2026 roku planujemy:<\/span><\/p>\n

            \n
          • dynamiczny dob\u00f3r wag pomi\u0119dzy modelem bazowym a modelem klienta,<\/span><\/li>\n
          • dalsz\u0105 redukcj\u0119 migotania klatek (flickering),<\/span><\/li>\n
          • zamkni\u0119te beta-testy<\/b> z udzia\u0142em studi\u00f3w animacji i wizualizacji 3D.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

             <\/p>\n

            Podsumowanie<\/b><\/h3>\n

            Zamkni\u0119cie etapu bada\u0144 przemys\u0142owych to dla nas nie tylko formalny kamie\u0144 milowy, ale przede wszystkim <\/span>twardy dow\u00f3d, \u017ce AI mo\u017ce realnie zmieni\u0107 ekonomi\u0119 produkcji animacji<\/b>. FrameLift AI \u0142\u0105czy:<\/span><\/p>\n

              \n
            • szybko\u015b\u0107,<\/span><\/li>\n
            • jako\u015b\u0107,<\/span><\/li>\n
            • i skalowalno\u015b\u0107 wymagan\u0105 w profesjonalnych pipeline\u2019ach renderuj\u0105cych.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

              W kolejnych wpisach b\u0119dziemy dzieli\u0107 si\u0119 post\u0119pami z etapu wdro\u017ceniowego oraz pierwszymi do\u015bwiadczeniami partner\u00f3w beta-testowych.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

              [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

              Z przyjemno\u015bci\u0105 informujemy, \u017ce Copernicus Computing zako\u0144czy\u0142 etap bada\u0144 przemys\u0142owych w ramach projektu FrameLift AI \u2013 zindywidualizowanego systemu podnoszenia rozdzielczo\u015bci animacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i zaawansowanych modeli ESRGAN. Jest to kluczowy moment projektu, kt\u00f3ry potwierdza dojrza\u0142o\u015b\u0107 technologii oraz jej gotowo\u015b\u0107 do przej\u015bcia w faz\u0119 eksperymentalnych prac rozwojowych (TRL 6) Dlaczego FrameLift AI? Produkcja animacji […]<\/p>\n","protected":false},"author":48,"featured_media":13823,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"1080","footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-13863","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog-polish"],"yoast_head":"\nZako\u0144czenie etapu bada\u0144 przemys\u0142owych w projekcie FrameLift AI - Copernicus Computing<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/zakonczenie-etapu-badan-przemyslowych-w-projekcie-framelift-ai\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Zako\u0144czenie etapu bada\u0144 przemys\u0142owych w projekcie FrameLift AI - Copernicus Computing\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Z przyjemno\u015bci\u0105 informujemy, \u017ce Copernicus Computing zako\u0144czy\u0142 etap bada\u0144 przemys\u0142owych w ramach projektu FrameLift AI \u2013 zindywidualizowanego systemu podnoszenia rozdzielczo\u015bci animacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i zaawansowanych modeli ESRGAN. Jest to kluczowy moment projektu, kt\u00f3ry potwierdza dojrza\u0142o\u015b\u0107 technologii oraz jej gotowo\u015b\u0107 do przej\u015bcia w faz\u0119 eksperymentalnych prac rozwojowych (TRL 6) Dlaczego FrameLift AI? Produkcja animacji […]\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/zakonczenie-etapu-badan-przemyslowych-w-projekcie-framelift-ai\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Copernicus Computing\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-01-13T15:22:18+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-01-13T15:34:46+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/copernicuscomputing.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/1.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"960\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"535\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"michal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Napisane przez\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"michal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"3 minuty\" \/>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Zako\u0144czenie etapu bada\u0144 przemys\u0142owych w projekcie FrameLift AI - Copernicus Computing","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/zakonczenie-etapu-badan-przemyslowych-w-projekcie-framelift-ai\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"Zako\u0144czenie etapu bada\u0144 przemys\u0142owych w projekcie FrameLift AI - Copernicus Computing","og_description":"Z przyjemno\u015bci\u0105 informujemy, \u017ce Copernicus Computing zako\u0144czy\u0142 etap bada\u0144 przemys\u0142owych w ramach projektu FrameLift AI \u2013 zindywidualizowanego systemu podnoszenia rozdzielczo\u015bci animacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i zaawansowanych modeli ESRGAN. Jest to kluczowy moment projektu, kt\u00f3ry potwierdza dojrza\u0142o\u015b\u0107 technologii oraz jej gotowo\u015b\u0107 do przej\u015bcia w faz\u0119 eksperymentalnych prac rozwojowych (TRL 6) Dlaczego FrameLift AI? Produkcja animacji […]","og_url":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/zakonczenie-etapu-badan-przemyslowych-w-projekcie-framelift-ai\/","og_site_name":"Copernicus Computing","article_published_time":"2026-01-13T15:22:18+00:00","article_modified_time":"2026-01-13T15:34:46+00:00","og_image":[{"width":960,"height":535,"url":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/1.png","type":"image\/png"}],"author":"michal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Napisane przez":"michal","Szacowany czas czytania":"3 minuty"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/zakonczenie-etapu-badan-przemyslowych-w-projekcie-framelift-ai\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/zakonczenie-etapu-badan-przemyslowych-w-projekcie-framelift-ai\/"},"author":{"name":"michal","@id":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/#\/schema\/person\/9447e4338d7f14b8cf949d613a5d1e0b"},"headline":"Zako\u0144czenie etapu bada\u0144 przemys\u0142owych w projekcie FrameLift AI","datePublished":"2026-01-13T15:22:18+00:00","dateModified":"2026-01-13T15:34:46+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/zakonczenie-etapu-badan-przemyslowych-w-projekcie-framelift-ai\/"},"wordCount":687,"image":{"@id":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/zakonczenie-etapu-badan-przemyslowych-w-projekcie-framelift-ai\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/1.png","articleSection":["Blog Polish"],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/zakonczenie-etapu-badan-przemyslowych-w-projekcie-framelift-ai\/","url":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/zakonczenie-etapu-badan-przemyslowych-w-projekcie-framelift-ai\/","name":"Zako\u0144czenie etapu bada\u0144 przemys\u0142owych w projekcie FrameLift AI - Copernicus Computing","isPartOf":{"@id":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/zakonczenie-etapu-badan-przemyslowych-w-projekcie-framelift-ai\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/zakonczenie-etapu-badan-przemyslowych-w-projekcie-framelift-ai\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/1.png","datePublished":"2026-01-13T15:22:18+00:00","dateModified":"2026-01-13T15:34:46+00:00","author":{"@id":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/#\/schema\/person\/9447e4338d7f14b8cf949d613a5d1e0b"},"breadcrumb":{"@id":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/zakonczenie-etapu-badan-przemyslowych-w-projekcie-framelift-ai\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/zakonczenie-etapu-badan-przemyslowych-w-projekcie-framelift-ai\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/zakonczenie-etapu-badan-przemyslowych-w-projekcie-framelift-ai\/#primaryimage","url":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/1.png","contentUrl":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/1.png","width":960,"height":535},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/zakonczenie-etapu-badan-przemyslowych-w-projekcie-framelift-ai\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Zako\u0144czenie etapu bada\u0144 przemys\u0142owych w projekcie FrameLift AI"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/#website","url":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/","name":"Copernicus Computing","description":"3D Cloud Rendering Services | Copernicus Computing Render Farm","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/#\/schema\/person\/9447e4338d7f14b8cf949d613a5d1e0b","name":"michal","url":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/author\/michal\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13863","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/48"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=13863"}],"version-history":[{"count":10,"href":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13863\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":13918,"href":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13863\/revisions\/13918"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/13823"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=13863"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=13863"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/copernicuscomputing.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=13863"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}