ECCV2022-RIFE项目简介
ECCV2022-RIFE(Real-Time Intermediate Flow Estimation)是一个实现实时视频帧插值的开源项目。该项目由Megvii研究院开发,发表于ECCV 2022会议。RIFE算法可以在两帧图像之间插入任意时间步长的中间帧,实现流畅的视频慢动作效果。
主要特点:
- 实时性能:在2080Ti GPU上可以达到30+FPS的2倍720p插值速度
- 支持任意时间步长插值
- 无需预训练光流模型
- 端到端训练的中间流估计网络IFNet
🔗 相关资源链接
代码实现
- GitHub仓库: ECCV2022-RIFE
- 在线Demo: Colab Notebook
论文
- arXiv: Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation
- ECCV 2022论文: PDF
视频教程
- YouTube: RIFE interpolation tutorial
- BiliBili: SVFI视频插帧教程
相关软件
- RIFE-App: 基于RIFE的视频插帧应用
- Flowframes: 支持RIFE的视频插帧软件
- SVFI: 中文版视频插帧工具
💡 快速上手
- 克隆代码仓库:
git clone https://github.com/megvii-research/ECCV2022-RIFE.git
cd ECCV2022-RIFE
- 安装依赖:
pip install -r requirements.txt
-
下载预训练模型: Google Drive
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运行视频插帧:
python inference_video.py --exp=1 --video=input.mp4
更多使用方法请参考GitHub仓库的README文档。
🚀 进阶学习
- 阅读论文全文,了解算法原理
- 尝试在自己的数据集上训练模型
- 研究源代码,理解具体实现
- 关注Practical-RIFE项目,了解最新进展
ECCV2022-RIFE为视频插帧领域带来了革新性的进展。希望本文整理的资源可以帮助读者快速上手这一技术,并在实际应用中发挥其价值。欢迎在评论区分享你的使用体验!
