本文提出了一种增强型二次视频插值（EQVI）模型，该模型采用修正后的二次流场预测（RQFP）将运动估计得到的流信息更精确地编码，结合基于像素级融合的图像处理和在高维特征空间中使用参数生成的残差上下文合成网络（RCSN）来处理更加复杂的场景和动态模式，同时设计了一个多尺度融合网络（MS-Fusion）来提升性能。该模型在 AIM2020 视频时域超分辨率挑战赛中获得了第一名。

Sep, 2020

本文提出了一种适应性选择运动模型的时空卷积网络来逼近像素间的运动。通过实验结果证实算法在四个数据集上的表现均优于现有算法，尤其是在处理非线性运动和运动不连续的情况下具有显著优势。

Jan, 2022

本文是一篇关于计算机视觉中视频插帧的研究，提出了一种基于不确定帧率和曝光时间的一般情况下视频插帧问题的解决方案。使用四个连续的清晰帧或两个连续的模糊帧，通过得出一般曲线运动轨迹公式的方法解决了现有视频帧插值方法只适用于特定时间先验的问题，并通过相邻运动轨迹中的约束定义了一种新的光流细化策略以提高插值结果。实验表明，一个训练良好的模型足以在复杂的实际情况下合成高质量的慢动作录像。

Dec, 2021

本研究提出了一种新的框架，该框架可以通过光流估计学习引起模糊的像素级运动，然后将已解码的特征变形以估算的光流预测多个清晰的帧，从而以一种端到端的方式从运动模糊视频中去模糊、插值和外推锐化帧。

Mar, 2021

该研究提出了一种通过探索深度信息来明确检测遮挡的视频帧插值方法，其中利用深度感知流投影层来合成中间流动图像，并且通过分类学习来收集周边像素的上下文信息，实现了输入帧、深度图和像素之间的变换以实现帧合成。

Apr, 2019

通过基于已经训练好的可微分视频帧插值模块的优化框架进行视频预测，不需要训练数据集也不需要附加信息，并且在诸多数据集上取得了良好的预测结果。

Jun, 2022

本研究提出了一种使用卷积神经网络对变长多帧视频插值进行建模，同时考虑运动解释和遮挡关系的方法，其中使用了 U-Net 架构计算输入时间序列帧之间的双向光流，并将其用于线性插值生成中间帧。我们的方法在多个数据集上进行实验，结果表明其表现优于现有方法。

Nov, 2017

通过使用一个深度卷积神经网络，将视频帧的插值过程作为一个单一卷积过程来处理，可以更好地解决运动估计质量的问题，并且能够优雅地处理一些挑战如遮挡，模糊和亮度变化，从而实现高质量的视频帧插值。

Mar, 2017

本论文提出了一种基于广义可变形卷积的新的视频帧插值方法，该方法可以学习运动信息并自由选择时空采样点，经过广泛的实验证明，该方法在处理复杂运动时表现出类似于最先进技术的性能。

Aug, 2020

本研究提出了一种模糊视频帧插值方法，通过金字塔模块和内部循环递推模块实现一定程度上同时减少运动模糊和提高帧率。实验证明，该方法在影像增强方面表现优异。

Feb, 2020