Oct, 2023

复兴传统视频内容：双向信息传播去交错

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TL;DR我们提出了一种基于深度学习的方法，用于去交错扫描的动画和实拍内容，通过在空间和时间上跨多个尺度传播双向时空信息来恢复传统视频内容中丢失的信息，实验证明与现有方法相比，我们的方法具有卓越的性能。
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发现论文，激发创造
  • 运动模糊视频插值和外推

    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

  • 模糊视频帧插值

    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

  • 稳定再制作：弥合旧内容和新显示屏之间的差距

    本文探讨了使用扩散模型、多种互相独立的计算机视觉任务等方法尝试解决旧动画内容更新换代的问题，结果显示出合理的输出。

    Jun, 2023

  • 仅需一次对齐：空时视频超分辨率的双向交互

    该研究提出了一种新的基于双向交互的有效和高效的时空视频超分辨率方法，并设计了混合融合模块，用于聚合和提炼信息以改进空间信息和重构高质量视频帧，实验表明，我们的方法在效率上优于现有的方法并降低了约 22% 的计算成本。

    Jul, 2022

  • 混合成像系统实现的深度缓慢视频重建

    使用双流视频输入提出了一个由两个阶段的深度学习系统组成的框架，包含对齐和外观估计，可以从混合视频输入中重构高分辨率的慢动作视频。

    Feb, 2020

  • 模糊视频帧插值的三阶级联框架

    这篇论文提出了一个简单的端到端三阶段框架，以从模糊视频中充分提取有用信息，解决了模糊视频帧插值的挑战性问题，并在多个实验结果中展示了其有效性。

    Oct, 2023

  • 多尺度可形变对齐和内容自适应推断用于灵活速率双向视频压缩

    本文提出了一种自适应运动补偿模型，通过多尺度形变对齐方案与多尺度条件编码结合，在运动内容自适应推理的基础上利用增益单元控制位分配，达到了学习视频编码的超越前沿水平的性能。

    Jun, 2023

  • LADDER：一种视频帧插值的高效框架

    本研究介绍了一种有效的视频帧插值框架，通过采用深度卷积和创新的高清增强策略，实现了对视频帧处理效能和质量的平衡。

    Apr, 2024

  • 具有双向缓冲区的实时流视频去噪

    本文提出了一种双向流式视频去噪方法，借助于双向缓存块这一核心模块，实现了对过去和未来时间段内的噪声进行实时去除，并可用于非盲和盲视频去噪的情况下，最终实验结果显示在合成和实际噪声方面，我们的方法在恢复保真度和运行时间方面优于以前的方法。

    Jul, 2022

  • 使用 Transformer 的视频帧插值

    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