让电影动漫统统变丝滑,480帧也不卡,交大博士生开源插帧软件DAIN
曉查發(fā)自凹非寺
量子位報道公眾號QbitAI
連手機都開始用上 120 幀的顯示屏,但是網(wǎng)上大部分的視頻居然還是 30 幀。
視頻的幀率已經(jīng)遠遠趕不上人民群眾的需求了,所以有不少人都在研究如何把普通視頻變成高幀率視頻。
去年,英偉達開源了Super SloMo,從普通的視頻“腦補”出高幀率的畫面,從 30fps 插幀到 240fps,即使放慢 8 倍也不會感到卡頓。
最近,來自上海交大的一個新的插幀算法DAIN開源。它比英偉達的算法效果更清晰、幀率更高,可以把 30fps 的進一步插幀到 480fps,這已經(jīng)超過了很多手機的慢動作錄像幀率。
更重要的是,英偉達的 Super SloMo 只用在了真實拍攝的視頻上,而這項研究卻可以擴展到常見的任何類型視頻:電影、定格動畫、動漫卡通等等。
連埼玉老師的披風都變得絲滑流暢了
如果你覺得上面效果還不夠明顯,可以再看一張。
羽毛的擺動是不是變得更流暢自然了?
可以想象,如果未來把 DAIN 用于動漫的制作,只要用低幀的動畫就可以生成絲滑的效果,或許能大大減少插畫師的工作。
DAIN 的代碼已經(jīng)開源,甚至研究人員還打包了一份Windows 安裝程序,即使沒有任何 AI 基礎的用戶也可以直接拿來用。
安裝
Windows 系統(tǒng)的用戶有現(xiàn)成的 exe 文件安裝(地址見文末),不過現(xiàn)在仍處于 Alpha 階段,軟件可能存在一定的不穩(wěn)定性。
其他平臺的用戶安裝起來也不復雜。
首先確保你的 PyTorch 版本不低于 1.0.0,將項目克隆到本地:
git clone https://github.com/baowenbo/DAIN.git
安裝 PyTorch 的各個擴展包:
cd DAIN cd my_package ./build.sh
還要安裝英偉達預測光流網(wǎng)絡 PWCNet 的軟件包:
cd ../PWCNet/correlation_package_pytorch1_0 ./build.sh
由于作者已經(jīng)提供了預訓練模型,我們不必再花費大量精力去訓練。創(chuàng)建目錄 model_weights,并且將預訓練模型的權重下載到相應的文件夾中:
cd model_weights wget http://vllab1.ucmerced.edu/~wenbobao/DAIN/best.pth
運行命令以下命令,就可以開始給視頻插幀啦!
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python demo_MiddleBury_slowmotion.py —netName DAIN_slowmotion —time_step 0.25
—time_step 之后的參數(shù)就是視頻的放慢倍數(shù),0.25 代表視頻幀率擴展為原來的 4 倍。如果要生成 8x 和 10x 慢動作,參數(shù)就改成 0.125 和 0.1,依此類推。
深度加光流,圖像更清晰
之前已經(jīng)有很多給視頻插幀的算法,DAIN 和它們有什么不同呢?
DAIN 的全稱是 Depth-Aware Video Frame Interpolation,即深度感知視頻幀插值。
視頻幀插值的目的是在原始幀之間合成不存在的幀。但是由于大的物體運動或遮擋,插幀的質(zhì)量通常會比較低。
在這篇研究中,研究人員提出了一種通過探索深度信息來檢測遮擋的方法。
具體來說,作者開發(fā)了一個深度感知光流投影層來合成中間流,中間流對較遠的對象進行采樣。此外,學習分層功能以從相鄰像素收集上下文信息。
上圖是 DAIN 的體系架構:給定兩個時刻的輸入幀,先估計光流和深度圖,然后使用建議的深度感知流投影層生成中間流。
然后,模型基于光流和局部插值內(nèi)核對輸入幀、深度圖和上下文特征進行扭曲,合成輸出幀。
這種模型緊湊、高效且完全可微分。定量和定性的結果表明,DAIN 在各種數(shù)據(jù)集上均優(yōu)于最新的幀插值方法。
作者
這篇文章的第一作者 Bao Wenbo,是上海交通大學電子信息與電氣工程學院的博士生。
他目前的研究領域集中在圖像/視頻處理,計算機視覺和機器學習。另外在硬件設計、嵌入式系統(tǒng)和并行編程方面也很有經(jīng)驗。
傳送門
論文地址:
https://sites.google.com/view/wenbobao/dain
項目地址:
https://github.com/baowenbo/DAIN
Windows 版軟件下載:
https://drive.google.com/file/d/1uuDkF4j4H1AI1ot88XdqzwMdvAPhxKN8/view
總結
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