#视频插帧

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。