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纹理感知视频

提出的 TAFI(纹理感知视频值),可以推广到任何方法并提高其性能。 目录 简介 纹理对 VFI 性能的影响 提出方法 实验结果 结论 简介 Danier 首先介绍了项目的背景。...视频(VFI) 任务,即在视频中给定两个连续的 I0 和 I1,以生成不存在的中间 It,其中 t 通常是 0.5,用于两倍时域上采样。...那么,视频的挑战是什么呢?首先,为了实现高质量的值,需要对运动进行准确的建模。由于现实世界视频中存在各种纹理和运动模式,这是很困难的。...结论 首先,讲者研究了视频纹理类型对最先进的视频模型性能的影响。...最后,讲者提出一个新的纹理感知框架,称为 TAFI(纹理感知视频值),它可以推广到任何方法并提高其性能。

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基于运动的视频技术

本文是来自AOMedia Symposium 2019的演讲,主要内容是基于运动的视频技术(Motion Based Video Frame Interpolation),演讲内容来自YouTube...演讲中,Kokaram对用于视频工作的各类模型预测及其效果进行了分析,指出了对运动信息的处理仍是当前各类算法的基础。...Kokaram首先对视频技术的背景、目标进行了介绍,并以单值为例解释了值实际上就是运动值的过程。...根据能量最小化的原理,在动作值工作中,我们估计现有运动,测量运动能量、遮挡能量和图像能量,然后以最小化局部能量对运动进行选择。获取运动后接着进行图片值工作,使用遮挡生成值图片并进行后处理。...Kokaram最后对演讲进行了总结, 超至60fps是一个重点 基于CNNs的方法与基于MRF运动值的方法相比,在工作中效率基本相同或稍差 但所有成功的方法都明确地使用了运动 如果你对运动的处理失败

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技术解码 | 腾讯云视频技术

图1中间视频就是根据前后原始结果: (左上角添加白色方块以区分原始,下同) 图 1 从左至右 原始视频前一结果,原始视频后一 早期采用的算法都是依靠人工提取图像特征,而人工特征更多地依赖专家经验...近年来,深度卷积神经网络在视频值任务中逐渐显示出了其优越的性能。视频值任务的本质是基于视频在时间域上的连续性特点,根据已有的相邻的像素信息来生成和补充中间的像素。...,是视频技术中的关键。...遮挡问题 为了解决以上所述问题,腾讯视频云团队采用的视频网络如下图所示: 图2 视频网络结构示意图 本方案基于光流方法的网络主要包括光流估计网络(Optical flow Net)、光流修正网络...图3 光流估计效果 效果演示如下: 可以看出,腾讯视频云团队的整体方案能够很好地提升视频的帧率,实现更加流畅和丝滑的播放效果,且在大位移、复杂运动中也表现优异。

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CVPR2024 | 视频视觉效果新突破!上海交大提出PerVFI,视频新范式

分享一篇来自CVPR2024的视频工作《Perception-Oriented Video Frame Interpolation via Asymmetric Blending》。...该论文提出的视频算法PerVFI在视觉效果上实现了新的突破。同时,论文阐述了新的视频范式,有效解决现有算法的痛点。...给定特定时刻的视频图像(参考),视频技术旨在合成中间时刻的图像,从而将低帧率的视频转化为高帧率视频。视频技术可以被广泛用于多媒体行业,例如视频生成、视频质量优化、视频剪辑等。...无论使用光流算法还是算法自带的运动估计器,都无法避免会存在运动误差,尤其是在图像运动幅度较大的情况下。在此情况下不加以特别处理的话,容易出现重影问题。...实验效果 在面向感知的图像质量评价指标LPIPS和视频质量评价指标FloLPIPS、VFIPS上,PerVFI算法都远优于其他算法。

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CVPR 2023 | 视频AIGC,预测生成编辑

本文提出了一种新型的统一金字塔循环网络(UPR-Net)用于值。UPR-Net利用灵活的金字塔框架,利用轻量级循环模块进行双向流估计和中间合成。...在每个金字塔级别,它利用估计的双向流为合成生成正向变形表示;跨越金字塔级别,它使迭代的优化用于光流和中间。迭代合成策略可以显著提高大运动情况下的值的鲁棒性。...这种混合管道可以缓解间注意力的计算复杂性,同时保留详细的低级结构信息。 实验结果表明,无论是在固定间隔还是任意间隔的值方面,方法在各种数据集上都实现了最先进性能。...框架可以轻松扩展到无条件视频生成和视频值任务。...关注公众号【机器学习与AI生成创作】,更多精彩等你来读 深入浅出stable diffusion:AI作画技术背后的潜在扩散模型论文解读 深入浅出ControlNet,一种可控生成的AIGC绘画生成算法

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CVPR 2021 视频论文+开源代码汇总

这种回溯的方法导致了优越的性能,可以很容易地转移到任何其他基于DNN的值算法。...因此,开发能够在动画之间自动值的计算模型是可取的。然而,现有的视频值方法对动画数据的值效果并不理想。...我们利用FLAVR解决了这些限制,它是一种灵活高效的架构,使用3D时空卷积来实现视频值的端到端学习和推理。...由于它的简单性,FLAVR可以提供3个×与目前最精确的多值方法相比,在不损失值精度的情况下,推理速度更快。...主要贡献: 1)我们提出了一种用于视频值的可伸缩、无流、高效的3D CNN架构FLAVR。据我们所知,FLAVR是第一个既不受光流影响,又能进行单镜头多预测的视频值方法。

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ACM MM2022|基于多尺度 Transformer 的视频方法

在该论文中,构建了一个两阶段的多尺度视频结构,分别主要进行运动估计及特征迁移。在第一阶段使用纯时空卷积的方式提取隐式运动信息,以避免预设运动模型来估计光流。...目录 背景 方法简述 粗中间生成模块 中间特征增强模块 合成模块 约束函数 模型效果 背景 视频目的是从低帧率视频中合成不存在的中间以提升帧率,使得视频更加流畅,顺滑。...现有的视频方法大多为基于流的方法,即估计出整数到中间的密集光流,再通过估计的流将特征迁移到中间时间点,最后通过残差估计合成中间。...首先在客观指标上,我们分别对单值和三值进行评测,在所提到的数据集中,本方法均超越了前面的方法。...表1 单客观指标 表2 多客观指标 图6 主观效果展示 附上视频:http://mpvideo.qpic.cn/0bc3cmaaaaaajeapsl2yhvrvae6daajqaaaa.f10102

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Google提出FLIM值模型

随着深度学习模型越来越强大,值技术可以从正常帧率的录像中合成慢动作视频,也就是合成更多的中间图像。 在智能手机不断普及的情况下,数字摄影对值技术也有了新需求。...但值的一个主要问题就是没办法有效地处理大型场景的运动。...传统的值都是对帧率进行上采样,基本上就是对近乎重复的照片进行值,如果两张图片的时间间隔超过了1秒,甚至更多,那就需要值模型能够了解物体的运动规律,也是目前值模型的主要研究内容。...最近,Google Research团队提出了一个新的值模型FLIM,能够对运动差别比较大的两张图片进行值。...之前的值模型往往很复杂,需要多个网络来估计光流(optical flow)或者深度,还需要一个单独的网络专门用于合成。

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720p实时视频 | 旷视科技&北大提出RIFE

,相比已有基于光流的方案,该文所提方法具有好的性能与推理速度,针对720p视频可以实时进行2x。...该文的主要贡献包含以下几点: 提出了一种新颖而有效的IFNet直接估计中间流信息并用于视频,同时IFNet可以从头开始训练,并可以通过连续两输入估计中间的光流信息。...提出了一种有效的中间流的监督方案,可以取得更稳定的收敛与性能提升; RIFE是首个基于光流的实时视频方案,它能够以30fps对720p视频进行。 Method ?...给定连续两RGB图像 ,视频的目标是合成中间 。...可以看到:IFNet比其他视频中的光流估计模块的速度快6-30倍。 ?

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让电影动漫统统变丝滑,480也毫无卡顿,交大博士生开源软件DAIN

去年,英伟达开源了Super SloMo,从普通的视频“脑补”出高帧率的画面,从30fps到240fps,即使放慢8倍也不会感到卡顿。 ? 最近,来自上海交大的一个新的算法DAIN开源。...DAIN的代码已经开源,甚至研究人员还打包了一份Windows安装程序,即使没有任何AI基础的用户也可以直接拿来用。...深度加光流,图像更清晰 之前已经有很多给视频的算法,DAIN和它们有什么不同呢?...DAIN的全称是Depth-Aware Video Frame Interpolation,即深度感知视频值。 视频值的目的是在原始之间合成不存在的。...上图是DAIN的体系架构:给定两个时刻的输入,先估计光流和深度图,然后使用建议的深度感知流投影层生成中间流。 然后,模型基于光流和局部值内核对输入、深度图和上下文特征进行扭曲,合成输出

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ICCV2021论文速递 | Transformer 分割、文本识别、视频、视频修复!

点击下方“AI算法与图像处理”,一起进步!...大家好,今天跟大家分享 ICCV 2021 的论文成果,主要包含五篇内容的简介: 基于Transformer 的分割方法; 用于场景文本识别的数据增强; 在线持续学习在食品视觉分类中的应用; 用于视频的非对称双边运动估计...Asymmetric Bilateral Motion Estimation for Video Frame Interpolation 用于视频的非对称双边运动估计 论文:https://arxiv.org.../abs/2108.06815 代码:https://github.com/JunHeum/ABME 摘要:我们提出了一种新的基于非对称双边运动估计(ABME)的视频算法,该算法在两个输入之间合成一个中间...第一,我们预测对称的双边运动场来值锚框架。 第二,我们估计从锚到输入的不对称双边运动场。 第三,我们使用非对称场向后扭曲输入并重建中间

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让电影动漫统统变丝滑,480也毫无卡顿,交大博士生开源软件DAIN

去年,英伟达开源了Super SloMo,从普通的视频“脑补”出高帧率的画面,从30fps到240fps,即使放慢8倍也不会感到卡顿。 ? 最近,来自上海交大的一个新的算法DAIN开源。...DAIN的代码已经开源,甚至研究人员还打包了一份Windows安装程序,即使没有任何AI基础的用户也可以直接拿来用。...深度加光流,图像更清晰 之前已经有很多给视频的算法,DAIN和它们有什么不同呢?...DAIN的全称是Depth-Aware Video Frame Interpolation,即深度感知视频值。 视频值的目的是在原始之间合成不存在的。...上图是DAIN的体系架构:给定两个时刻的输入,先估计光流和深度图,然后使用建议的深度感知流投影层生成中间流。 然后,模型基于光流和局部值内核对输入、深度图和上下文特征进行扭曲,合成输出

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NeurIPS 2019 Spotlight | 超清还不够,商汤算法让视频顺滑如丝

来看一个对比: 如果把视频放慢就能明显感觉到,未经过的慢放视频(左)会明显卡顿,而经过商汤 Quadratic(二次方)视频方法处理的视频(右)播放流畅。...图 1 传统线性模型与商汤二次方视频结果对比 但通过商汤二次方视频模型模拟出来的运动轨迹是抛物线形(图 1 右一),更逼近真实轨迹。...也就是说,它能够更准确地估计视频相邻之间的运动并合成中间,从而获得更精准的结果。 二次方是怎样「炼」成的? 商汤研究团队构建了一个可以感知视频运动加速度的网络模型。...与传统线性模型利用两输入不同,它利用了相邻四图像来预测输入到中间的光流,简易的流程图如下: ? 图 2 二次方模型的流程 ? 、 ? 、 ? 和 ? 是输入视频连续的四。...图 5 对不同方法的结果进行可视化。第一行和第三行是每种方法的结果和真实图像中间 (GT) 的平均。第二行和第四行对每种方法的结果进行关键点跟踪。

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一键慢镜头:视频,让老电影“纵享丝滑”

近期,我们在 MMEditing 中拓展了一个新的方向:视频。本文将简要介绍视频的技术原理,并带大家使用 MMEditing 实现一个视频的 Demo。...而视频技术可以提高低帧率视频的流畅度,让经典重现精彩。 什么是视频✦ 视频旨在提高视频的帧率和流畅度,让视频看起来更加“丝滑”。...hl=zh 在深度学习出现之前,视频的主流技术大多基于光流。...✦ 随着深度学习技术的出现,光流估计、视频技术也得到了发展。...__version__ '0.12.0' 调用顺序 我们提供了一个的小 demo 方便大家测试视频的效果,调用命令如下: python demo/video_interpolation_demo.py

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一键慢镜头:视频,让老电影“纵享丝滑”

近期,我们在 MMEditing 中拓展了一个新的方向:视频。本文将简要介绍视频的技术原理,并带大家使用 MMEditing 实现一个视频的 Demo。...而视频技术可以提高低帧率视频的流畅度,让经典重现精彩。 什么是视频 视频旨在提高视频的帧率和流畅度,让视频看起来更加“丝滑”。...深度学习时代的视频 随着深度学习技术的出现,光流估计、视频技术也得到了发展。...__version__ '0.12.0' 调用程序 我们提供了一个的小 demo 方便大家测试视频的效果,调用命令如下: python demo/video_interpolation_demo.py...未来我们会添加更多视频算法,并发布算法的系列教程。小伙伴们有什么想法可以积极留言,提issue。MMEditing 是共创共享的非盈利项目,我们也欢迎大家参与建设,多提 PR。

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视频编码的三种:I,B,P

在视频压缩编码中,所有的被分成了三个种类,I,B和P,其实就是Intra-Prediction,Bi-prediction和Prediction。...顾名思义,就是内预测,双向预测以及(单向)预测。...(inter prediction),内预测的话就是在找参照块的时候,只在当前内寻找;而间预测的话,找参照块的时候会在相邻的之间去找相似块。...因此,基于上述所说, 如果说当前是只在当前内寻找参照块的话,那么该就是I 如果在已经编码的里面寻找参照块的话,那么它是P 如果既在已编码的里去寻找参照块,又在未来将要被编码的里去寻找参照块的话...,那么该就是B

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视频中的 I ,P ,B

由于压缩处理的方式不同,视频中的画面就分为了不同的类别,其中包括:I 、P 、B 。I 是内部编码(也称为关键),P 是前向预测(前向参考),B 是双向内插(双向参考)。...简单地讲,I 是一个完整的画面,而 P 和 B 记录的是相对于 I 的变化。如果没有 I ,P 和 B 就无法解码。...I I (Intra coded frames):I 图像采用内编码方式,即只利用了单图像内的空间相关性,而没有利用时间相关性。...由于 I 不依赖其它,所以是随机存取的入点,同时是解码的基准。 I 主要用于视频播放的初始化,I 图像的压缩倍数相对较低。I 图像是周期性出现在图像序列中的,出现频率可由编码器选择。...P 是差别,P 没有完整画面数据,只有与前一的画面差别的数据。 若 P 丢失了,则视频画面会出现花屏、马赛克等现象。

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CVPR 2022|上海交大&腾讯优图提出IFRNet:视频新范式&新SOTA

在这篇论文中,我们新发明了一个高效的只包含一个encoder-decoder结构的视频网络称为IFRNet,以实现快速的中间合成。...在多个公认的视频评测数据集实验中,所提出的IFRNet和相关优化算法展现出了state-of-the-art的精度与可视化效果,同时具有极快的推理速度。...损失函数 1) 图像重建损失:此损失函数为任务的基本损失函数,目的为了使生成的图像符合目标中间 2) 面向任务的光流蒸馏损失:此损失函数通过调整每个像素位置的鲁棒性值来提供更好的面向任务的中间光流监督信息...Middlebury在线评估结果 3. 2x 视频 可视化结果 4. 8x 视频 定量结果 IFRNet在PSNR和SSIM指标上均取得SOTA结果,同时具有更快的推理速度。...5. 8x 视频 可视化结果 五、总结 本文新提出了一个高效的不需要额外级联合成网络或refinement模块的视频深度架构IFRNet。

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