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视频帧率和刷新率,是一回事吗?

每一帧都是静止的图象,快速连续地显示帧便形成了运动的假象。我们常说的帧率,简单来说,就是1秒时间内传输的图片的帧数,通常用FPS表示,帧率越高,画面越流畅。视频插帧有何应用意义?...如连续的三帧的图像中,第2帧存在明显抖动,则可以利用插帧算法先以第1帧、第2帧为输入获取第1.5帧,以第2帧和第3帧为输入来插取第2.5帧,此时第1.5帧和第2.5帧间的抖动相对原始视频的抖动程度会有所改善...以此类推,不断迭代插帧,视频整体会变得更加平滑稳定;5)合成新视角。...涉及场景重建、视角预测相关的应用,如虚拟现实、元宇宙,可以使用高效插帧的方法来减少每一个视角进行渲染所带来的复杂的计算代价;6)动漫创作。...大量实验表明,该方法优于其他视频插帧方法。帧率和刷新率,是一回事吗?帧率,是1秒时间内传输的图片的帧数,也可以理解为图形处理器(GPU)每秒钟能够渲染出新图像的次数,通常用FPS表示。

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旷视等提出GIF2Video:首个深度学习GIF质量提升方法

其次,本文在设计重建损失和生成对抗损失函数时,兼顾像素颜色和图像梯度两个维度,事实证明这比仅在颜色值上定义损失函数更有效。 GIF2Video 效果演示视频。...方法 本文方法将 GIF 动图(由一序列 GIF 帧组成)转化为视频,质量比原始 GIF 高出一大截,它主要分为两步:颜色反量化和插帧(frame interpolation)。...时序插值 SuperSlomo 是新近提出的一种神经网络,专为变长式多帧插值(variable-length multi-frame interpolation)而设计。...图 5:GIF-Faces(上行)和 GIF-Moments(下行)数据集的样帧。 图 5 给出了两个数据集的一些样帧(无抖动)。...表 2:GIF 帧时序插值的结果。 由表 2 可知,随着时序下采样因子从 1 增至 8,已制作 GIF 的成像质量迅速下降。

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    Google提出FLIM帧插值模型

    传统的帧插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插值,如果两张图片的时间间隔超过了1秒,甚至更多,那就需要帧插值模型能够了解物体的运动规律,也是目前帧插值模型的主要研究内容。...而FLIM只需要一个统一网络,使用多尺度的特征提取器,在所有尺度上共享可训练的权重,并且可以只需要帧就可以训练,不需要光流或者深度数据。...在前150万轮迭代的权重为(1, 1, 0),在后150万轮迭代的权重为(1, 0.25, 40) ,超参数通过grid search自动调参获得。...使用的数据集包括Vimeo-90K , UCF101 和 Middle- bury,以及最近提出的大运动数据集 Xiph。研究人员使用Vimeo-90K作为训练数据集。...感知-失真权衡表明,仅靠最小化失真指标,如PSNR或SSIM,会对感知质量产生不利影响。帧插值研究的多重目标是实现低失真、高感知质量和时间上连贯的视频。

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    改善伪影,这种插帧新方法让视频更丝滑,网友:我的PS 2能玩4K游戏了吗?

    视频帧插值(VFI)是当前视频处理中的一种常见方法,广泛用于提高帧速率和增强视觉质量,它支持各种应用,例如慢动作合成、视频压缩和用于动态视频去模糊的训练数据生成。...此外,在实时速度下,高分辨率视频(如 720p、1080p)上,视频帧插值算法还有许多潜在的应用。 由于现实世界中存在复杂、大量的非线性运动和光照变化,因此视频帧插值方面还有一些挑战性问题存在。...还有人说:「这是我见过的最好的视频帧插值方法。」 ? 方法 RIFE 包含两个主要组件,分别是利用 IFNet 进行高效的中间流估计和使用 FusionNet 时 warp 帧的融合过程。...具体而言,给定一对连续的 RGB 帧 I_0 和 I_1,研究者的目标是在时间 t∈ (0, 1) 时合成中间帧 ^I_t。...如以往研究一样,IFNet 利用迭代更新流程生成了最终流估计,并且研究者将 leakage distillation 损失运用到了整个预测序列中。

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    新知 | 腾讯明眸画质增强 —— 数据驱动下的AI媒体处理

    首先,我们直接采用快速的多尺度光流估计网络IFNet取代迭代式网络自适应不同幅度的运动估计;然后双向分别通过光流wrap出中间帧;接着通过简单快速的fusionnet生成双向中间帧的融合权重和残差;最后再将所有信息融合通过一个...在小尺寸的视频上(如UCF101多为320*240的视频),我们的两个插帧网络指标略低于最好的方法,但是随着视频尺寸增大(HDdataset,1080P),我们的模型方案能更好适应不同的运动复杂度和视频尺寸...这些图展示了超分和插帧的相关任务: 图a是单独的超分示例; 图b是单独的插帧示例; 图C是先做了插帧,再分别做超分; 图d是先做了超分,再进行插帧; 图e是循环迭代来做视频和插帧的STARnet; 最后图...这是时空域同时做4倍超分和2倍插帧的效果对比,我们的MBnet在不同的数据集上都超过了state-of-the-art方法,单独看超分和插帧的效果,在整个参数量不大的情况下,PSNR也是领先于其它方法。...最后,更前沿的研究工作会考虑到人眼视觉的一个主观感受,如JND的引入,以及通过语义信息的理解来提升视频处理的效果。

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    MM2023 | Reparo:低速网络中通过智能帧恢复的QoE感知实时视频流传输

    ,需要在服务器端实时更新,如何在服务器端生成用于更新VFD的数据集 贡献 本方案的贡献如下: 实施和评估了Reparo。...图 2:比较了不同插值方案,结论是连续丢帧不好,因此仅丢弃偶数帧 测量插值效果。 提取特征之后,测量VFI-DNN的性能下降是否可接受。使用SSIM值进行评估,原始帧作为参考。...结论是:资源不足时,使用3或4个卷积反卷积对进行插帧 VFD Trainer 作用是根据视频内容的变化更新 VFD 模型,以维持帧丢弃策略的性能。...工作流程如下: 获取更新的数据集:重新训练基于服务器端接收到的不完整帧序列。 算法 1 更新 VFD 模型并将其发送到客户端 得到训练数据之后,对给定数据进行三次迭代以更新 VFD 模型。...,不使用任何帧丢弃或插值方法。

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    手把手教你用Python实现查找算法

    01 线性查找 查找数据的最简单策略就是线性查找,它简单地遍历每个元素以寻找目标,访问每个数据点从而查找匹配项,找到匹配项后,返回结果,算法退出循环,否则,算法将继续查找,直到到达数据末尾。...sorted_list = BubbleSort(list) print(BinarySearch(list, 12)) print(BinarySearch(list, 91)) 图 3-16 请注意,如果在输入列表中找到了值...二分查找的性能:二分查找之所以如此命名,是因为在每次迭代中,算法都会将数据分成两部分。如果数据有N项,则它最多需要O(log N)步来完成迭代,这意味着算法的运行时间为O(log N)。...03 插值查找 二分查找的基本逻辑是关注数据的中间部分。插值查找更加复杂,它使用目标值来估计元素在有序数组中的大概位置。...插值查找的性能:如果数据分布不均匀,则插值查找算法的性能会很差,该算法的最坏时间复杂度是O(N)。如果数据分布得相当均匀,则最佳时间复杂度是O(log(log N))。

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    抖音大型直播画质优化实践:“62 亿人次观看的亚运会直播”有哪些创新领域

    ,记录同一时刻两个画面,然后通过照片中的时钟做差来计算; 方法二(手动秒表计算):视频画面中无时钟相关内容,则从延迟低的视频画面中选取具有标志性易识别的帧启动秒表,然后观察延迟高的画面出现同样的帧画面时...如何在保证画质不变的情况下,显著提高压缩率,同时满足实时性、低延迟的要求,是当下持续性的技术挑战。...,使得视频插帧能在更高分辨率(4k)的场景下能实施部署。...在本届亚运会的转播过程中,智能插帧在处理电竞项目场景中复杂运动的“英雄名字”小文字时,通常会因为光流估计不够准确而导致插出来的帧文字的位置不够准确,导致伪像出现,于是团队在训练过程中加入更多的随意移动或者静止的较小文字...,使得模型能够在训练过程中更多地注意处理小文字的复杂运动,从而达到更好地插帧效果。

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    资源 | Distill详述「可微图像参数化」:神经网络可视化和风格迁移利器!

    这在某种程度上和生成模型(如 GAN)的潜在空间插值相似。 尽管如此,仍然存在一些小问题:特征可视化是随机的。即使你优化的是同一个物体,其每一次的可视化图也是不同的。...如果我们观察插值帧的动画演示,就可以看到独立优化存在的问题: ? ? 图 2:(1、3 行)非对齐插值:视觉关键点(例如眼睛)从一帧到下一帧的位置会改变。...(2、4 行)不同的帧更容易比较,因为视觉关键点在相同位置。 ? 图 3:(顶行)从独立参数化的帧开始;(中行)然后每个帧结合单个共享参数设定;(底行)创建一个视觉对齐的神经元插值。...注意:内容纹理中的视觉关键点(如眼睛)在生成纹理中正确地显示出来。 因为每个视图都是独立优化的,所以在每次迭代中优化都要把该风格的所有元素融合进去。...在每次优化迭代时,我们根据平均矩阵来计算风格损失,而不是基于特定视图计算。 最终纹理结合了期望风格的元素,同时保持了原始纹理的特征。

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

    分辨率从 480p,720p,再到 1080p,现在有了 2K、4K;帧率也从 25FPS 到 60FPS,再到 240FPS,960FPS 甚至更高…… 如果仅靠相机的硬件迭代来提升帧率,存在局限性,...而且相机硬件迭代的周期长,成本高。...图 4 自适应滤波器能够改善逆转的光流和合成的中间帧的质量 实验结果 商汤研究团队在 GOPRO、Adobe240、UCF101 和 DAVIS 四个知名视频数据集上对提出的方法进行测评,并与业界前沿的插帧方法...在每个数据集上,商汤二次视频插针方法都大幅超过现有的方法 (见表 1、表 2)。 ? 表 1 商汤提出的方法和业界前沿方法在 GOPRO 和 Adobe240 数据集上的比较 ?...表 2 商汤提出的方法和业界前沿方法在 UCF101 和 DAVIS 数据集上的比较 除此之外,商汤研究团队还对各种方法生成中间帧进行了关键点跟踪并进行可视化,从图 5 中两个案例的视频运动轨迹可以看出

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    用超分辨率扛把子算法 ESRGAN,训练图像增强模型

    网友用 AI 技术给视频上色、插帧 恢复了 1920 年北京市民生活记录影像 SISR 利用一张低分辨率图像,达到图像尺寸增大或像素的增加的效果,从而获得一张高分辨率图像。...将左图进行最近邻插值后 得到的右图产生了明显可见的锯齿或马赛克现象 线性插值 线性插值 (Linear Interpolation) 是在一个方向上进行插值,只针对一维数据,其方程式是一个一元多项式,...空域法的线性空域观测模型则涉及全局和局部运动、光学模糊、帧内运动模糊等,其典型方法包括非均匀插值法、迭代反投影法、最大后验概率法(目前实际应用和科学研究中运用最多的一种方法)、凸集投影法。...缺点: 仅针对单个尺度因子进行训练,一旦数据量发生变化,则必须重新训练模型;仅使用一层卷积层进行特征提取,比较局限,细节提现不充分;当图像放大倍数超过 4 时,得到的结果过于平滑、不真实。...教程详解:用 ESRGAN 进行图像增强 本教程将演示如何在 TensorFlow Hub 中 用 ESRGAN 算法,进行图像增强。ESRGAN 的输出结果如下图所示: ?

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    问答 | 怎么评价基于深度学习的deepvo,VINet?

    常规的高精度定位手段,如差分GPS和惯性导航设备在一些GPS信号不佳的场合(如立交桥,隧道)误差较大。其次,这类设备的价格往往较高,并不适用于商用的无人驾驶汽车方案。...其中,CNN部分通过一个FlowNet来得到相邻帧间图像间的光流运动特征(1024维)。接着,使用一个常规的小型LSTM网络来处理IMU的原始数据,得到IMU数据下的运动特征。...利用LSTM对输入数据的不定长特性,完成了不同速率下的视觉和惯性数据的特征学习和融合。 有了融合的特征,那么问题来了,如何在神经网络中建模位姿呢? ?...在机器人和计算机视觉中,位置姿态除了表达3D旋转与位移之外,我们还要对它们进行估计,为了做这件事,需要对变换矩阵进行插值、求导、迭代等操作,我们希望有更好的数学工具帮助我们做这些事,而李群与李代数理论正好提供了这样的工具...在真实的无人驾驶和无人机数据集上,VINet获得了与state of art 方法具有可比性的结果。同时,VINet在面对时间不同步和外参标定不准确的多视觉惯导数据时,表现出了一定的优势。

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    Paper Reading | VINet 深度神经网络架构

    常规的高精度定位手段,如差分GPS和惯性导航设备在一些GPS信号不佳的场合(如立交桥,隧道)误差较大。其次,这类设备的价格往往较高,并不适用于商用的无人驾驶汽车方案。...其中,CNN部分通过一个FlowNet来得到相邻帧间图像间的光流运动特征(1024维)。接着,使用一个常规的小型LSTM网络来处理IMU的原始数据,得到IMU数据下的运动特征。...利用LSTM对输入数据的不定长特性,完成了不同速率下的视觉和惯性数据的特征学习和融合。 有了融合的特征,那么问题来了,如何在神经网络中建模位姿呢?...在机器人和计算机视觉中,位置姿态除了表达3D旋转与位移之外,我们还要对它们进行估计,为了做这件事,需要对变换矩阵进行插值、求导、迭代等操作,我们希望有更好的数学工具帮助我们做这些事,而李群与李代数理论正好提供了这样的工具...在真实的无人驾驶和无人机数据集上,VINet获得了与state of art 方法具有可比性的结果。同时,VINet在面对时间不同步和外参标定不准确的多视觉惯导数据时,表现出了一定的优势。

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    技术解码 | 腾讯明眸技术全面解析——深度学习AI画质增强

    不同插帧方案效果指标对比 我们采用的olfi 网络是一个多尺度的RAFT + Unet的精准插帧网络。...,双向分别通过光流warp出中间帧,再通过一个Unet合成权重网络生成双向中间帧的权重图,最后再次通过Unet合成插帧网络最终生成插帧图。...如上图,首先,我们直接采用快速的多尺度光流估计网络IFNet取代迭代式网络自适应不同幅度的运动估计;然后双向分别通过光流wrap出中间帧;接着通过简单快速的fusionnet 生成双向中间帧的融合权重和残差...↓ xvfi视频插帧效果 ↓ ↓ slomo视频插帧效果 ↓ ↓ rife视频插帧效果 ↓ ↓ 腾讯明眸olfi视频插帧效果 ↓ 总体来说,通过探索在时空域对视频进行超分和插帧,采用腾讯明眸播放视频更加的清晰流畅了...↓ 未做超分和插帧处理的源视频 ↓ ↓ 腾讯明眸处理后的视频 ↓ 在之后的研究里,腾讯明眸将会对深度学习媒体画质增强从速度、数据、模型和效果四个方面继续优化探索。

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    CVPR 2023 | 视频AIGC,预测插帧生成编辑

    本文提出了一种新型的统一金字塔循环网络(UPR-Net)用于帧插值。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帧合成。...在每个金字塔级别,它利用估计的双向流为帧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帧。迭代合成策略可以显著提高大运动情况下的帧插值的鲁棒性。...这种混合管道可以缓解帧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插值方面,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帧插值任务。...基于Charades-STA和ActivityNet Captions数据集的实验证明,TVP显著提升了2D TVG的性能(如Charades-STA上的9.79%改进和ActivityNet Captions

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    视觉光流计算技术及其应用

    其中HS算法是基于变分法求解光流,LK算法是基于差分法求解光流,但二者都基于两个共同的假设:假设1 亮度恒定假设:同一目标在不同帧间运动时,其亮度不会发生改变。...当然还有借鉴其他范式的模型,如经典算法EpicFlow[14]的由稀疏到稠密(Sparse-To-Dense, STD)范式,其主要步骤为:计算稀疏匹配集、计算光流稀疏到稠密的插值、后处理以及优化得到光流...如PatchBatch[15]在经典EpicFlow的基础上利用神经网络提取高维度特征来计算稀疏匹配集,提高了匹配集的质量,结合EpicFlow的稠密插值最终得到光流。...此类方法主要改进方向在于计算稀疏匹配集、计算稀疏到稠密的插值这两个步骤上,即如何在低算力的情况下找到质量更高的稀疏匹配集,以及如何进行更好的插值计算。...详细信息以及各类模型与算法准确度排名各类数据集官网都有实时更新,仅以本文介绍的部分模型及其改进型为例,准确率以Sintel 与KITTI数据集官网截至成稿时公布数据为准,其性能如表4所示。

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    纹理感知视频插帧

    测试集使用了 HomTex 数据集,包含 2120 个视频,每个视频有 250 帧。该数据集的主要特征是每个视频的纹理都是同质的,即每个视频只包含三种纹理类型中的一种。...考虑到训练集规模相对较小,讲者决定从预训练的权重开始训练模型,然后针对每种纹理分别进行约 15000 次迭代。...使用的评估指标是 PSNR 和 SSIM,它们是视频帧插值文献中最常用的指标。如下表格中展示了在 HomTex 的三个子集以及整个 HomTex 数据集上的结果。...最后,讲者提出一个新的纹理感知框架,称为 TAFI(纹理感知视频帧插值),它可以推广到任何插帧方法并提高其性能。...在评估中采用了 PSNR 和 SSIM,它们在视频帧插值方面的感知优化仍是一个研究问题。 未来可能的工作: 大规模的同质视频数据库,这样就可以从头开始训练模型,使其专注于某种类型的纹理。

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    大模型修复徐克经典武侠片,「全损画质」变4K,还原林青霞40年前绝世美貌

    其次,从流畅度上,团队自研了智能插帧算法,通过对前后帧的内容进行光流估计,根据光流信息将前后帧像素都转换到中间帧,然后进行整合,生成中间帧,提升视频帧率,减少观看时的卡顿感。...特别是对于《蜀山:新蜀山剑侠》的众多武打场景来说,帧间运动较大,运动范围超过光流模型感受野时,光流就会估计不准确,导致最终前后帧像素转换到中间帧也不准确,产生拖影。...对于武打中一些过于复杂的运动,插帧对复杂运动的拟合不够准确,从而导致最终插帧结果不准确,产生伪影,对用户观感会有负向体验,这种情况下要尽量避免去做插帧,因此需要有是否适合做插帧的判断方法,我们的插帧判断主要从图像差异度...、帧间运动情况、模型预测的插帧置信度三方面去分析,对于图像内容差异度过大、帧间运动复杂度过大、模型预测出插坏的区域过多这三种情况避免使用插帧模型的输出,而使用相邻帧作为插出的帧。...下图是插帧置信度的预测,插帧置信度的黑色区域对应插坏的区域: 然后,从色彩上,团队构建了一整套色彩相关处理算法,包括色彩增强、色偏校正、SDR2HDR 等能力,可以解决老片中的褪色、色偏等问题,让老片色彩更丰富

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    全行业视频化时代的技术革新:开源后的 BMF,将为视频处理领域带来哪些影响?

    这就给开发者带来了一定的困扰,如何在不同的平台和环境下编写高效、灵活的代码,成为了视频处理领域的关键挑战。 在这个“关键挑战”中,复杂度和复用性是两个重要的方面。...目前主要应用于视频转码、视频抽帧、视频增强、视频分析、视频插帧、视频编辑、视频会议、VR 等领域。...譬如,在抖音业务上,视频增强转码需要通过图像去噪、插帧、超分和质量分析等技术来满足业务需求。然而,不同团队的算法工程开发人员需要以相对宽松的耦合状态来协同实现。...以插帧模块集成到上线为例,使用 FPGA 需要两周时间,而使用 BMF 框架,开发者无需考虑过多的开发语言,视频编辑码标准和集成问题,只要专注于算法和擅长的语言本身就可以了,通常使用 BMF 只需要一周时间就可以完成上线...当用户需要进行跨数据类型和跨设备的数据处理时,BMF 提供了简洁的 Backend 接口,将底层的复杂处理过程隐藏起来,用户只需调用一两个接口即可轻松实现跨数据类型、跨设备的数据流转。

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