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ECCV2022-RIFE学习资源汇总-实时中间流估计实现视频帧插值

RayRay
RIFE视频插帧中间流估计实时性能ECCV2022Github开源项目

ECCV2022-RIFE

ECCV2022-RIFE项目简介

ECCV2022-RIFE(Real-Time Intermediate Flow Estimation)是一个实现实时视频帧插值的开源项目。该项目由Megvii研究院开发,发表于ECCV 2022会议。RIFE算法可以在两帧图像之间插入任意时间步长的中间帧,实现流畅的视频慢动作效果。

主要特点:

  • 实时性能:在2080Ti GPU上可以达到30+FPS的2倍720p插值速度
  • 支持任意时间步长插值
  • 无需预训练光流模型
  • 端到端训练的中间流估计网络IFNet

🔗 相关资源链接

代码实现

论文

视频教程

相关软件

  • RIFE-App: 基于RIFE的视频插帧应用
  • Flowframes: 支持RIFE的视频插帧软件
  • SVFI: 中文版视频插帧工具

💡 快速上手

  1. 克隆代码仓库:
git clone https://github.com/megvii-research/ECCV2022-RIFE.git
cd ECCV2022-RIFE
  1. 安装依赖:
pip install -r requirements.txt

  1. 下载预训练模型: Google Drive

  2. 运行视频插帧:

python inference_video.py --exp=1 --video=input.mp4

更多使用方法请参考GitHub仓库的README文档。

🚀 进阶学习

ECCV2022-RIFE为视频插帧领域带来了革新性的进展。希望本文整理的资源可以帮助读者快速上手这一技术,并在实际应用中发挥其价值。欢迎在评论区分享你的使用体验!

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