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ECCV2022-RIFE

实时视频帧插值算法,支持720p及更高分辨率

本项目实现了高效的实时中间流估计算法,支持任意时间步的视频帧插值。最新版本对动画场景进行了优化,在2080Ti GPU上可实现30+FPS的2倍720p插值。项目获得ECCV2022认可,适用于高质量视频插值的开发者和应用。

Practical-RIFE - 开源视频插帧和增强框架
AI模型GithubRIFE开源项目深度学习视频插帧计算机视觉
Practical-RIFE是基于RIFE和SAFA的开源视频处理框架,主要用于视频插帧和增强。该项目为开发者提供多种功能和新模型,支持2倍和4倍插帧,可处理高分辨率视频。最新的v4.22模型在动画场景处理方面有显著提升。此外,Practical-RIFE还包含视频增强功能,能有效提升视频质量。项目提供多种参数选项,适用于不同的视频处理需求。
flowframes - 视频插值工具,支持多种AI模型
DAIN NCNNFLAVR PytorchFlowframesGithubRIFE NCNN开源项目视频插帧
Flowframes是一个Windows视频插值工具,兼容RIFE(Pytorch & NCNN)、DAIN(NCNN)和FLAVR(Pytorch)多种AI实现。作为开源捐赠软件,用户可在itch.io免费下载旧版本或通过Patreon获取最新测试版本。无需复杂配置,支持自动下载依赖。配备Nvidia GPU的用户建议使用CUDA实现以优化性能。
FLAVR - 创新视频帧插值方法实现快速多帧预测
FLAVRGithub帧率提升开源项目深度学习视频插帧计算机视觉
FLAVR是一种新型视频帧插值方法,无需光流估计即可实现快速多帧预测。该方法采用特殊的编码器-解码器架构,结合时空卷积和通道门控,能有效捕捉复杂运动轨迹并生成高质量高帧率视频。相比现有技术,FLAVR在速度和准确性间取得更好平衡,为视频慢动作和帧率提升等应用提供新选择。
UPR-Net - 创新的轻量级视频帧插值网络
GithubUPR-Net光流估计开源项目深度学习视频插帧金字塔递归网络
UPR-Net是一种创新的统一金字塔递归网络,用于视频帧插值。该网络采用轻量级递归模块进行双向光流估计和中间帧合成,通过金字塔框架实现迭代细化。尽管参数量仅为1.7M,UPR-Net在多个基准测试中表现出色,特别是在大运动场景下效果显著。项目提供完整的模型训练、测试和评估实现,包括在Vimeo90K、UCF101、SNU-FILM和4K1000FPS等数据集上的评估结果。
iSeeBetter - 时空融合视频超分辨率方法
GithubPyTorch图像质量开源项目深度学习生成对抗网络视频超分辨率
iSeeBetter是一种新型视频超分辨率算法,结合循环生成反投影网络和SRGAN,从相邻帧中提取时空信息。采用四重损失函数优化模型,在多数场景下超越现有方法,实现更高质量的视频放大效果。该方法融合了单帧和多帧超分辨率技术,为视频画质提升提供了新的解决方案。
VSGAN-tensorrt-docker - 基于TensorRT的视频超分辨率和帧插值加速方案
GithubTensorRT帧插值开源项目深度学习加速视频处理超分辨率
该项目利用TensorRT加速视频超分辨率和帧插值模型,致力于提供最快的推理速度。支持Rife、RealCUGAN、GMFupSS等多种模型架构,同时提供CUDA和TensorRT版本。项目集成了自动去重、镜头边界检测等功能,并支持多GPU。通过Docker,可以方便地部署和使用这些高性能模型。
RAVE - 基于扩散模型的高效视频编辑技术
CVPRGithubRAVE开源项目扩散模型视频编辑零样本
RAVE是一种基于预训练文本到图像扩散模型的视频编辑技术,无需额外训练即可实现高质量视频编辑。通过创新的噪声重排策略,RAVE提高了视频的时间一致性和处理效率。它支持从局部属性调整到形状变换等多种编辑类型,并可处理任意长度的视频。在多种编辑场景中,RAVE展现出优于现有方法的性能,为视频创作提供了高效灵活的解决方案。
Upscale-A-Video - 基于扩散模型的时序一致视频超分辨率技术
AI视频处理GithubUpscale-A-VideoYouHQ数据集开源项目扩散模型视频超分辨率
Upscale-A-Video是一个视频超分辨率项目,采用扩散模型技术处理低分辨率视频和文本提示输入。该项目重点解决真实世界视频的时序一致性问题,并发布了YouHQ数据集用于模型训练和评估。Upscale-A-Video旨在提高视频分辨率的同时保持帧间连贯性。
enhancr - 基于AI的多功能视频增强软件
GithubTensorRTenhancr人工智能图形用户界面开源项目视频增强
enhancr是一款开源的视频增强软件,集成了AI驱动的帧插值和超分辨率功能。它支持NVIDIA TensorRT和NCNN推理引擎,兼容NVIDIA、AMD和Apple Silicon等多种GPU。软件提供图形界面,具备实时预览、批量处理和自定义模型等特性,可满足不同用户的视频增强需求。
RobustVideoMatting - 实现实时且高分辨率的视频抠图技术
GithubPyTorchRVMRobust Video Matting实时性能开源项目热门视频抠图
RobustVideoMatting(RVM)是针对视频中人物进行抠图的专利技术,采用循环神经网络结构优化视频帧的时序处理,无需额外输入即可实现实时抠图。该项目支持4K 76FPS和HD 104FPS的实时处理速度,可广泛应用于各种视频编辑和增强场景。
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