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#视频插帧

ECCV2022-RIFE学习资源汇总-实时中间流估计实现视频帧插值

1 个月前
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FLAVR: 快速高效的视频帧插值技术

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UPR-Net: 一个统一的金字塔递归网络用于视频帧插值

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ECCV2022-RIFE: 实时中间流估计实现高质量视频插帧

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Waifu2x-Extension-GUI: 强大的图像和视频超分辨率工具

2 个月前
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DynamiCrafter:利用视频扩散先验为开放域图像赋予动态生命

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Flowframes: 创新的视频插帧工具

2 个月前
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相关项目

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ECCV2022-RIFE
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。
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flowframes
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。
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UPR-Net
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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Practical-RIFE
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。
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DynamiCrafter
DynamiCrafter是一个图像动画化项目,能够基于文本提示将静态图像转换为动态视频。该项目利用预训练的视频扩散模型,生成高分辨率、连贯性强的动画。除了基础的图像动画化功能,DynamiCrafter还支持故事视频生成、帧插值和循环视频生成等应用。该项目在ECCV 2024会议上进行了口头报告,并在多项图像到视频生成基准测试中表现出色。
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FLAVR
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。
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Waifu2x-Extension-GUI
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。
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