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

TemporalKit - 优化Stable Diffusion视频的时间稳定性和连贯性

EbSynthGithubStable DiffusionTemporalKit关键帧开源项目视频处理

TemporalKit是Stable Diffusion的扩展插件,旨在提高AI生成视频的时间稳定性。该工具支持关键帧提取、图像处理和EbSynth集成,可生成流畅连贯的视频效果。它简化了视频处理流程,支持批量处理,并提供详细教程。TemporalKit适合需要提升AI视频质量的创作者使用,有助于生成更加稳定和连贯的视频内容。

StreamingT2V - 先进的长视频生成技术实现连贯动态和可扩展内容

GithubStreamingT2V一致性动态视频开源项目文本到视频长视频生成

StreamingT2V是一种创新的自回归技术，专门用于生成长时间、连贯一致的视频内容。该技术无需分段处理即可创建动态丰富的视频，确保了时间上的连贯性，同时保持与文本描述的高度契合和单帧图像的优质表现。目前已实现生成1200帧（约2分钟）的视频，并具有进一步延长的潜力。值得注意的是，StreamingT2V的性能不局限于特定的文本到视频模型，这意味着随着基础模型的进步，视频质量有望进一步提升。

Smooth-Diffusion - 提升扩散模型潜在空间平滑性的新方法

CVPR 2024GithubSmooth Diffusion图像生成开源项目扩散模型潜在空间

Smooth Diffusion是一种创新的扩散模型技术，通过优化潜在空间的平滑性来提升模型性能。这种方法在图像插值、反演和编辑任务中展现出显著优势，实现了更连续的过渡效果、更低的反演误差，以及更好的未修改内容保留。通过在训练过程中引入变化约束，Smooth Diffusion为扩散模型研究开辟了新方向。

mpv-upscale-2x_animejanai - 实时动漫视频超分辨率增强工具

AI增强GithubONNX模型Real-ESRGANmpv开源项目视频上采样

mpv-upscale-2x_animejanai是一个基于mpv播放器的动漫视频实时超分辨率工具。它采用2x_AnimeJaNai模型，可将1080p内容实时提升至4K分辨率。该工具兼容NVIDIA、AMD和Intel Arc显卡，提供多种预设配置以平衡性能和画质，同时支持自定义设置。除了提高视频清晰度，它还能修复缩放和模糊问题，使动漫画面呈现出近似原生4K的效果。该工具集成了多种2x_AnimeJaNai模型，包括针对HD和SD动漫源的特定优化版本。用户可根据硬件性能选择不同的处理模式，实现从性能到画质的灵活平衡。此外，该项目还提供了一个配置编辑器，方便用户进行个性化调整。

TokenFlow - 改进一致性的视频编辑方法

GithubTokenFlow开源项目扩散模型文本驱动生成式AI视频编辑

TokenFlow 利用预训练的文本到图像扩散模型，实现无需额外训练或微调的高质量视频编辑。通过帧间对应关系传播扩散特征，支持局部及全局编辑，比如改变现有物体的纹理或添加半透明效果（如烟雾、火焰、雪），同时保持输入视频的空间布局和动态效果。

ProPainter - 创新视频修复技术提升传播和变换器效果

GithubICCV 2023ProPainter开源项目深度学习视频修复计算机视觉

ProPainter是一个开源的视频修复项目,通过改进传播和变换器技术提高修复质量。它支持对象移除和视频补全,可处理高分辨率视频,并提供内存高效的推理。该项目开放了源代码和预训练模型,还提供在线演示。ProPainter在视频修复领域取得了显著进展,为相关研究和应用提供了有力支持。

FIFO-Diffusion_public - 文本驱动的无限长度视频生成技术

AI视频生成FIFO-DiffusionGithub开源项目文本生成视频无限长视频

FIFO-Diffusion是一种创新的文本到视频生成技术，无需额外训练即可从文本描述生成无限长度的高质量视频。该项目具有低内存需求（不到10GB VRAM）、支持多GPU并行推理等特点，并可与VideoCrafter2和Open-Sora Plan等先进模型兼容。FIFO-Diffusion为研究人员和开发者提供了探索和创造长时间、连贯视频内容的有力工具。

gmflow - 利用全球匹配提高光流估计的准确性与效率

GMFlowGithub光流估计全局匹配开源项目高效率高精度

GMFlow将光流重新定义为全球匹配问题，简化了光流估计流程。它提供灵活的模块化设计，可以轻松构建定制模型，并在高端GPU上显著加速。该项目在Sintel基准测试中表现出高准确性和效率，预训练模型适用于FlyingChairs、FlyingThings3D和KITTI等数据集。新更新扩展了GMFlow至立体和深度任务，并提供更多速度和准确性的选择。

KAIR - 多功能视频与图像增强开源工具箱，涵盖最新深度学习模型

BSRGANGithubSCUNetSwinIRUSRNetVRT开源项目

KAIR项目提供了视频超分辨率、去模糊、去噪等图像处理技术的训练和测试代码，支持如DnCNN、FFDNet、SRMD、MSRResNet、ESRGAN、SwinIR等最新模型。这些代码简洁易懂，并附有详细指南，即使是复杂的图像恢复任务也能取得高性能效果。项目定期更新，确保用户体验最新技术进展。

SeeSR - 基于语义感知的实景图像超分辨率方法

GithubSeeSR图像超分辨率开源项目扩散模型真实世界图像语义感知

SeeSR是一种新型语义感知实景图像超分辨率技术，结合稳定扩散模型和语义信息提升低分辨率图像质量。该方法已被CVPR2024接收并在GitHub开源。SeeSR可处理多种场景图像，并支持快速推理。项目提供预训练模型、测试数据集和使用说明，便于研究和应用。此外，项目还包含DAPE和SeeSR模型的训练指南，以及用于生成训练数据的工具。SeeSR采用tiled vae方法节省GPU内存，并提供Gradio演示界面。该技术在多个真实世界图像数据集上展现出优异性能。

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