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UPR-Net

创新的轻量级视频帧插值网络

视频插帧UPR-Net金字塔递归网络光流估计深度学习Github开源项目

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。

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UniAnimate - 统一视频扩散模型实现一致性人物图像动画
GithubUniAnimate人物动画开源项目扩散模型视频生成长视频
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FAST-VQA和FasterVQA是端到端视频质量评估的开源工具箱,提供高效的评估模型。FasterVQA作为FAST-VQA的改进版,在保持相似性能的同时速度提升4倍。这些模型在多个数据集上达到最先进水平。项目采用模块化架构,支持灵活的空间和时间采样方法及多种网络结构。研究者可进行模型训练、测试,并在小型数据集上微调。
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FeatUpGithubICLR 2024分辨率提升开源项目模型无关框架特征上采样
FeatUp是一个模型无关的特征提升框架，可将任意模型的特征空间分辨率提高16-32倍，同时保持语义一致性。该框架支持DINO、CLIP和ResNet50等多种预训练模型，适用于图像分割、目标检测等视觉任务。FeatUp提供简洁的API接口和开源代码，为计算机视觉研究和应用开辟了新途径。
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。
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。
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。
InternVideo - 视频基础模型助力多模态理解进展
GithubInternVideo多模态理解开源项目模型更新视频基础模型视频文本数据集
InternVideo项目致力于开发通用视频基础模型，提升多模态视频理解能力。项目包含InternVideo和InternVideo2两个主要版本，以及大规模视频-文本数据集InternVid。InternVideo2采用生成式和判别式学习方法，在多模态视频理解任务中表现突出。项目不断更新，提供多种规模的模型和丰富的视频注释数据，为研究和开发提供有力支持。
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