ECCV2022-RIFE

实时视频帧插值算法，支持720p及更高分辨率

RIFE 视频插帧中间流估计实时性能 ECCV2022 Github 开源项目

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。

文档

video2x - 开源视频和图像超分辨率增强软件

Video2X是一个开源的视频、GIF和图像超分辨率处理软件。它集成了waifu2x、Real-ESRGAN等多种先进算法，能够有效提升媒体质量。Video2X提供图形界面、命令行和Docker容器三种使用方式，支持Windows和Linux平台。除了提高分辨率外，该工具还具备帧率插值功能，可以显著改善视频的流畅度和清晰度。

CVPR2023-DMVFN - 动态多尺度体素流网络在视频预测领域的应用

CVPR2023GithubSOTA模型动态多尺度体素流网络开源项目数据集视频预测

本项目介绍了一种在视频预测领域的新模型——动态多尺度体素流网络。该模型由CVPR2023收录并成为亮点，通过对Cityscapes、KITTI及DAVIS等多个数据集的训练和测试，展示了其在视频预测中的表现。项目页面包括详细的安装、数据准备、训练和测试步骤，并提供丰富的可视化结果和资源链接，支持预训练模型的下载以便实际应用。

LaVie - 级联潜在扩散模型实现高质量视频生成

AI视频制作GithubLaVie开源项目文本生成视频潜在扩散模型视频生成

LaVie是一个基于级联潜在扩散模型的文本到视频生成框架。它通过基础模型生成、视频插值和超分辨率三个步骤,可生成16至61帧、最高1280x2048分辨率的高质量视频。该框架支持多种采样方法和参数调整,用户可通过简单命令生成不同风格视频。LaVie开源了模型代码和预训练权重,便于学术研究和商业应用。

LFM - 潜空间流匹配实现高效图像生成

Flow MatchingGithubPyTorch图像生成开源项目潜在空间生成模型

LFM项目创新性地将流匹配应用于预训练自编码器的潜空间，显著提升高分辨率图像生成的效率。这种方法不仅在计算资源有限的情况下保持了图像质量，还首次将条件生成任务融入流匹配框架。经过广泛测试，LFM在多个数据集上均取得了优异的定量和定性结果。

RectifiedFlow - 直线路径优化的快速数据生成与传输技术

GithubRectified Flow图像生成开源项目机器学习深度学习生成模型

RectifiedFlow是一种新型机器学习方法，通过连接样本间的直线路径并学习ODE模型，建立分布间的传输映射。该方法反复优化ODE轨迹，实现高效的一步生成，在保持多样性的同时提高了FID指标。RectifiedFlow在生成建模和无监督域转移方面具有广泛应用前景，为图像生成和数据处理领域提供了新的解决方案。

Waifu2x-Extension-GUI - 多功能AI图像视频超分辨率和帧率提升工具

AI图像处理GPU加速GithubWaifu2x-Extension-GUI开源项目视频插帧超分辨率

Waifu2x-Extension-GUI是一款集成多种AI算法的开源多媒体处理工具，支持图片、GIF和视频的超分辨率放大及帧率提升。可处理2D动漫和实景内容，兼容AMD/Nvidia/Intel GPU加速。软件提供友好界面和灵活设置，支持多GPU并行处理以提高效率。项目持续更新，是图像视频质量提升的有力工具。

stable-video-diffusion-img2vid - AI模型将静态图像转换为动态短视频的创新技术

GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能图像到视频生成开源项目模型深度学习计算机视觉

Stable Video Diffusion Image-to-Video是一种先进的AI模型，可将静态图像转化为短视频。该模型利用潜在扩散技术，生成14帧、576x1024分辨率的视频片段。在视频质量方面表现出色，主要应用于生成模型研究和安全部署等领域。尽管存在视频时长短、可能缺乏动作等限制，但该模型为图像到视频转换技术带来了新的可能性。目前仅限于研究用途，不适用于生成事实性或真实性内容。

CoDeF - 视频内容变形场技术实现时序一致的视频处理

CoDeFGithub内容变形场图像算法提升开源项目时间一致性视频处理

CoDeF项目提出了内容变形场这一新型视频表示方法。它包含规范内容场和时间变形场两个部分,能够将图像算法应用于视频处理。这种设计实现了高质量的视频转换和关键点跟踪,同时保持了良好的跨帧一致性。CoDeF还能跟踪水和烟雾等非刚性物体,为视频处理带来新的可能性。

VideoElevator - 融合文本到图像技术提升AI视频生成质量

GithubVideoElevator开源项目扩散模型文本到图像文本到视频视频生成

VideoElevator是一个开源的AI视频生成项目，通过结合文本到图像和文本到视频的扩散模型来提升生成视频的质量。该项目采用免训练、即插即用的方法，将视频生成过程分为时间运动细化和空间质量提升两个阶段。VideoElevator能在11GB以下显存的GPU上运行，支持多种扩散模型的协作，为高质量AI视频生成提供了新的解决方案。

APISR - 动漫超分辨率技术提升图像视频质量

APISRGithub动漫超分辨率图像增强开源项目深度学习计算机视觉

APISR是一个开源的动漫超分辨率项目，专注于恢复和增强现实世界中低质量的动漫图像和视频。该技术融合了动漫制作流程的特点，能有效处理各种复杂的图像退化情况。项目提供预训练模型、在线演示和训练流程，支持单张图像和视频的超分辨率处理。APISR在真实动漫内容质量提升方面表现出色，为研究者和开发者提供了实用的工具。

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