3 个月前

基于Transformer的视频帧插值

基于Transformer的视频帧插值

摘要

视频帧插值(Video Frame Interpolation, VFI)旨在生成视频序列中的中间帧,近年来随着深度卷积网络的发展取得了显著进展。然而,基于卷积网络的现有方法普遍面临大运动场景下的处理挑战,这主要受限于卷积操作的局部性。为克服这一局限,本文提出一种新颖的框架,利用Transformer机制建模视频帧间长距离像素相关性。此外,我们的网络引入了一种新型的跨尺度窗口注意力机制,使得不同尺度的窗口能够相互交互,有效扩展了感受野,并实现了多尺度信息的融合。大量定量与定性实验结果表明,所提方法在多个基准测试上均取得了当前最优的性能,达到了新的技术水平。

代码仓库

dvlab-research/vfiformer
官方
pytorch
GitHub 中提及

基准测试

基准方法指标
video-frame-interpolation-on-msu-video-frameVFIformer
LPIPS: 0.044
MS-SSIM: 0.942
PSNR: 28.34
SSIM: 0.917
VMAF: 68.87

用 AI 构建 AI

从想法到上线——通过免费 AI 协同编程、开箱即用的环境和市场最优价格的 GPU 加速您的 AI 开发

AI 协同编程
即用型 GPU
最优价格
立即开始

Hyper Newsletters

订阅我们的最新资讯
我们会在北京时间 每周一的上午九点 向您的邮箱投递本周内的最新更新
邮件发送服务由 MailChimp 提供
基于Transformer的视频帧插值 | 论文 | HyperAI超神经