仅用两张图像即可生成更好的 AI 视频

视频框架插值（VFI）是生成视频研究中的一个开放问题。面临的挑战是在视频序列中的两个现有帧之间生成中间帧。

打开问题

单击要播放。电影框架是Google与华盛顿大学之间的合作，提出了一种有效的框架插值方法，该方法在业余爱好者和专业领域中仍然很受欢迎。在左侧，我们可以看到两个单独且独特的框架叠加。在中间，“终端框架”；在右侧，框架之间的最终合成。来源：https：//film-net.github.io/ and https://arxiv.org/pdf/2202.04901

单击要播放。 电影框架是Google与华盛顿大学之间的合作，提出了一种有效的框架插值方法，在业余爱好者和专业领域中仍然很受欢迎。在左侧，我们可以看到两个单独且独特的框架叠加。在中间，“终端框架”；在右侧，框架之间的最终合成。

从广义上讲，这项技术可以追溯到一个世纪以来，从那时起就在传统动画中使用。在这种情况下，主动画艺术家将生成主“关键框架”，而“跨性”中间框架的工作将被其他工作人员作为更加琐碎的任务进行。

在传统动画中使用

在生成AI的兴起之前，在诸如实时中间流动估计（RIFE），深度感知视频框架插值（DAIN）和Google大型运动的框架插值（胶片 - 见上文）等项目中使用框架插值。这是通过将剪辑的现有框架分开并生成估计的中间框架来完成的。

实时中间流量估计 深度感知的视频框架插值 大型运动的框架插值 光流

生成视频系统中的结束帧

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