鱼羊 萧箫 发自 凹非寺
量子位 报道 | 民众号 QbitAI

只给AI两张图片，‘就能获得’高帧率「动态」视频？

输入的两张图像，重叠后是这样的：

『而算出来的』视频，是酱婶的：

不错，“这又”是（视）频插帧算法的“劳绩”。

极限操作玩得6，让老电影变《丝滑》的通例手法，‘这’个名叫RIFE的AI算法同样信手拈来。

右边这支经典探戈， 看上去[是不是比左边丝 滑多了[？

不仅是老电影，航行演出的精彩瞬间，也能一口气从每（秒）24<帧提升到每（秒）>96帧。

动图效果有所损失，不妨再来看一眼原视频。

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〖联博「接口」〗

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这项新研究，来自旷视和北大。《不仅》能让老影像资料追上人民群众对高帧率的需求，支持2X/4X/8X高质量插值，它还有一个最大的特点：快。

{量子位在}Colab上用T4跑了一遍Demo，一个时长53（秒）的720p 25fps视频，插值到100fps仅用了2分19（秒）。

该项目（现）已开源，《并且有》官方Demo、<第三方>Windows应用可“以”试玩。

看过了RIFE的显示， 网友们不[由赞叹，这是要逾越那只经常在种种修复视频里泛起的插帧AI DAIN，引领一波新潮流的节奏「啊」？

一时之间，RIFE在Reddit上的热度飙升到了2.8k。

「那」么，{这样的效果究}竟是怎么《实（现）的呢》？

从双向估量，到一步展望中心帧

（视）频插帧，通常是用（光流）展望算法来展望中心帧，“并插入两帧之间”。（光流），就像光的流动一样，〖是〗一种通过颜色来示意《图像中目的》移动偏向的方式。

△希罕（光流）与浓密（光流）

传统（光流）展望算法，通常凭据前后两帧视频来展望中心的某一帧长啥样。

将展望完成的图像插进去后，“视频看起来就会变得更”《丝滑》。

“以”DAIN【的算法为例】，若是要展望t时刻的帧，「就需要」t时刻的前后两帧视频，通过（光流）展望算法来实（现）。

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