EvTexture (ICML 2024)

"EvTexture: 事件驱动的纹理增强用于视频超分辨率"论文（ICML 2024）的官方 Pytorch 实现。

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作者: 凯大春^:email:️, 陆佳耀, 张月毅^:email:️, 孙晓燕, 中国科学技术大学

欢迎提出问题。如果我们的工作对您有帮助，请不要犹豫给我们一个 :star:！

:rocket: 新闻

发布训练代码
2024/07/02: 发布用于快速测试的 Colab 文件
2024/06/28: 发布准备数据集的详细信息
2024/06/08: 发布 Docker 镜像
2024/06/08: 发布预训练模型和用于快速测试的测试集
2024/06/07: 发布视频演示
2024/05/25: 初始化仓库
2024/05/02: :tada: :tada: 我们的论文被 ICML'2024 接收

:fire: 视频演示

在 Vid4 和 REDS4 测试集上的 $4\times$ 上采样结果。

https://github.com/DachunKai/EvTexture/assets/66354783/fcf48952-ea48-491c-a4fb-002bb2d04ad3

https://github.com/DachunKai/EvTexture/assets/66354783/ea3dd475-ba8f-411f-883d-385a5fdf7ff6

https://github.com/DachunKai/EvTexture/assets/66354783/e1e6b340-64b3-4d94-90ee-54f025f255fb

https://github.com/DachunKai/EvTexture/assets/66354783/01880c40-147b-4c02-8789-ced0c1bff9c4

代码

安装

依赖项: Miniconda, CUDA Toolkit 11.1.1, torch 1.10.2+cu111, 和 torchvision 0.11.3+cu111。

在 Conda 中运行

conda create -y -n evtexture python=3.7
conda activate evtexture
pip install torch-1.10.2+cu111-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
pip install torchvision-0.11.3+cu111-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
git clone https://github.com/DachunKai/EvTexture.git
cd EvTexture && pip install -r requirements.txt && python setup.py develop

在 Docker 中运行 :clap:

注意：在运行 Docker 镜像之前，请确保按照官方指南安装 nvidia-docker。

[选项 1] 直接从阿里云拉取我们提供的已发布 Docker 镜像。
```
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/dachunkai/evtexture:latest
```
[选项 2] 我们还提供了一个 Dockerfile，您可以用它自行构建镜像。
```
cd EvTexture && docker build -t evtexture ./docker
```
拉取或自行构建的 Docker 镜像包含一个完整的名为 evtexture 的 conda 环境。运行镜像后，您可以挂载数据并在此环境中操作。
```
source activate evtexture && cd EvTexture && python setup.py develop
```

测试

从 (Releases / Onedrive / Google Drive / 百度网盘(n8hg)) 下载预训练模型并将它们放置到 experiments/pretrained_models/EvTexture/。网络架构代码在 evtexture_arch.py 中。
- EvTexture_REDS_BIx4.pth：在 REDS 数据集上训练，用于 $4\times$ SR 尺度的 BI 退化。
- EvTexture_Vimeo90K_BIx4.pth：在 Vimeo-90K 数据集上训练，用于 $4\times$ SR 尺度的 BI 退化。
从（Releases / Onedrive / Google Drive / 百度网盘(n8hg)）下载REDS4和Vid4的预处理测试集（包括事件数据），并将它们放置在datasets/目录下。
- Vid4_h5：包含Vid4预处理测试数据集的HDF5文件。
- REDS4_h5：包含REDS4预处理测试数据集的HDF5文件。
运行以下命令：
- 在Vid4上进行4倍视频超分辨率测试：
```
./scripts/dist_test.sh [num_gpus] options/test/EvTexture/test_EvTexture_Vid4_BIx4.yml
```
- 在REDS4上进行4倍视频超分辨率测试：
```
./scripts/dist_test.sh [num_gpus] options/test/EvTexture/test_EvTexture_REDS4_BIx4.yml
```
  这将在results/目录中生成推理结果。REDS4和Vid4的输出结果可以从（Releases / Onedrive / Google Drive / 百度网盘(n8hg)）下载。

数据准备

输入需要同时包含视频和事件数据，如代码片段所示。我们将每个视频及其事件数据打包成一个HDF5文件。

示例：Vid4数据集中calendar.h5文件的结构如下所示。

calendar.h5
├── images
│   ├── 000000 # 帧，ndarray，[H, W, C]
│   ├── ...
├── voxels_f
│   ├── 000000 # 前向事件体素，ndarray，[Bins, H, W]
│   ├── ...
├── voxels_b
│   ├── 000000 # 后向事件体素，ndarray，[Bins, H, W]
│   ├── ...

如需模拟和生成事件体素，请参考DataPreparation.md中的数据集准备详情。

在自己的视频上进行推理

:heart: 寻求合作：针对#6和#7这两个问题，我们的方法确实可以在没有事件数据的视频上进行推理。解决方案是使用事件相机模拟器，如vid2e，从视频生成事件数据，然后将视频数据和生成的事件数据一起输入到我们的模型中。然而，这部分可能需要大量的工程工作来将所有内容打包成一个脚本，详见DataPreparation.md。我们目前没有足够的时间来完成这项任务，所以我们正在寻找合作者加入我们的努力！:blush:

:blush: 引用

如果您发现代码和预训练模型对您的研究有用，请考虑引用我们的论文。:smiley:

@inproceedings{kai2024evtexture,
  title={Ev{T}exture: {E}vent-driven {T}exture {E}nhancement for {V}ideo {S}uper-{R}esolution},
  author={Kai, Dachun and Lu, Jiayao and Zhang, Yueyi and Sun, Xiaoyan},
  booktitle={International Conference on Machine Learning},
  year={2024},
  organization={PMLR}
}

联系方式

如果您遇到任何问题，请在issues中描述或联系：

凯大春: dachunkai@mail.ustc.edu.cn

许可和致谢

本项目根据Apache-2.0许可发布。我们的工作基于BasicSR构建，这是一个用于图像/视频修复任务的开源工具箱。感谢来自RAFT、event_utils和EvTexture-jupyter的启发和代码。