本研究使用基于不对称双边运动估计的视频帧插值算法，结合预测对称双边运动场和不对称双边运动场技术，提出了一种采用本地和全局信息生成动态滤镜和剩余帧的新型合成网络。实验结果表明，所提出的算法在各种数据集上具有出色的性能。

Aug, 2021

本文主要研究从模糊图像中恢复运动的挑战性问题，介绍了一种基于双端监督、时空对称融合策略和多尺度残差 Swin transformer 模块的模糊插值变换器（BiT）方法，提出了一个混合相机系统以收集第一个真实世界数据集，并在 Adobe240 数据集上展示其显著的优势和对真实模糊场景的泛化能力。

Nov, 2022

通过双边运动估计算法，结合双边成本体积，训练深度学习网络，得到准确的双边运动估计，进而生成中间帧，使用动态滤波器进行生成中间帧的图像处理技术，在基准数据集上表现优于现有的视频插帧算法。

Jul, 2020

本文提出一种创新的方法，将 Transformer 编码器和卷积特征相结合，从而减少了近 50% 的内存负担，在推理时间上比现有的基于 Transformer 的插值方法运行速度提高了近四倍，并引入双编码器架构来结合局部相关的卷积和远程相关的 Transformer。在复杂运动方面进行了定量评估，展示了所提出方法的鲁棒性，与最先进的插值网络相比，取得了竞争性能。

Jul, 2023

本文提出了一种去除视场依赖性问题的密集查询双边相关 (DQBC) 算法来更好地建模相关性并生成更准确的运动场，该算法比现有技术更准确并具有较少的推理时间。

Apr, 2023

使用 Transformer 和跨尺度窗口关注机制的视频帧插值方法，在多个基准测试上达到了新的最先进结果。

May, 2022

本论文提出了一种基于全球和本地感知的分层的 ViT 框架 Human MotionFormer，旨在提高人类运动转移中的特征匹配和运动品质，该方法通过多个块的特征匹配和运动传递，实现了全局特征匹配，进一步引入了卷积层来改善局部感知，实现了平移和生成分支之间的协同监督来训练更好的运动表示，取得了最先进的效果。

Feb, 2023

本文提出了一种针对大幅度中间动作的帧内插法算法，采用多尺度特征提取器的单一统一网络来进行训练，通过优化 Gram 矩阵损失实现了高质量的视频帧合成，竞争性地超越其他基于感知损失的方法，在多个基准测试中获得了更高的分数，并通过实验证明了该模型在难度较大的近似照片数据集上的有效性。

Feb, 2022

本论文提出了一种基于 Transformer 模型的视频插帧方法，利用自注意力机制实现了内容关注的多尺度帧间聚合，并引入本地注意力机制以及时间与空间的分离策略以优化性能。实验证明该方法在多个基准数据集上得到了优于现有方法的表现。

Nov, 2021

本文中，我们提出了一种基于时间序列二次双线性变换的新型 Temporal Bilinear 模型以捕获邻近帧之间的时间序列特征交互，通过在线性复杂度下利用分解的双线性模型和瓶颈网络设计来构建我们的 TB 块，在包含 TB 块和 2D 空间卷积的两种方案中进行了实验比较，在多个广泛采用的数据集上进行了实验证明了我们方法的有效性。

Nov, 2018