Frame Interpolation 是一种由 Google Research 开发的技术，它专注于在两个连续视频帧之间插入额外的帧，以生成更加平滑和连贯的视觉效果。这项技术尤其适用于需要处理大范围场景运动的视频，能够显著提升视频播放的流畅度。
Frame Interpolation的主要特点
- 大场景运动处理：特别设计用于处理包含大范围场景运动的视频，确保运动平滑且自然。
- Tensorflow 2 实现：利用 Tensorflow 2 构建的高质量神经网络，保证了处理的高效性和准确性。
- 无需额外预训练网络：与依赖于光学流或深度学习预训练网络的方法不同，Frame Interpolation 采用统一的单网络方法，简化了处理流程。
Frame Interpolation的主要功能
- 帧插值：在两个输入帧之间生成中间帧，以实现更平滑的视频过渡。
- 多尺度特征提取：通过使用共享卷积权重的多尺度特征提取器，捕捉不同层次的细节信息。
- 基于帧三联体的训练：模型通过学习输入帧和输出帧的三联体进行训练，无需额外的预训练数据。
Frame Interpolation 技术在 Replicate 平台上运行，不仅成本效益高，而且在 Nvidia T4 GPU 硬件上运行效率高，能够快速完成高质量视频帧的生成。
