RIFE视频补帧学习笔记

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于 2025-02-25 11:34:51 首次发布
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视频插帧:【有啥问啥】视频插帧算法技术原理详解-优快云博客

方法对比：视频帧插学习（二）：EMA-VFI_emavfi-优快云博客

RIFE：

原文：2011.06294

源代码：GitHub - hzwer/ECCV2022-RIFE: ECCV2022 - Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation

csdn讲解：实时视频插帧RIFE解读和代码复现_rife 插帧-优快云博客 

 bilibili复现：【论文学习】实时视频插帧模型RIFE解读与代码复现_哔哩哔哩_bilibili

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简单好用高效的视频补帧软件：Squirrel-RIFE
2401_83063795的博客
04-08 4009
Squirrel-RIFE，轻松实现高效补帧，让您的视频画面瞬间流畅升级！- 精选真开源，释放新价值。
【趣味实践】自动补帧算法——RIFE的使用
兴趣使然的创作者
09-18 3930
RIFE，尽享丝滑
[ComfyUI] 视频补帧插件推荐
weixin_53293028的博客
05-29 703
【视频补帧插件推荐】本文介绍ComfyUI中最实用的视频补帧方案：1.RIFE插件采用深度学习算法，支持2x/4x/8x补帧，适合复杂运动场景；2.DAIN基于光流估计技术，特别适配卡通风格；3.FrameInterpolation以轻量级著称，最低4GB显存即可运行。文章对比了各插件的性能参数，并提供了RIFE的安装教程（git克隆+依赖安装）和推荐参数设置（model选用v4版本，factor设为2）。针对不同需求场景，给出了专业级方案选择建议，助力提升AI生成动画的流畅度。
视频帧插学习（一）：RIFE：Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation
mikhailbran的博客
02-23 3458
最近正在看视频帧插论文。其中《Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation》我认为思路较好。为什么好？因为摒弃了之前计计算光流的带来的halo弊端：求t 帧 和 1-t帧的光流，本文是直接估计中间帧光流，因此没有了这样的弊端，因此从方法论上就是赢过了此论文之前的论文。还有一点是本论文在训练方面提供的细节很多，是个货真价实的论文。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2011.06294.pdf。
视频插针调研
weixin_44986037的博客
04-09 2289
视频插帧
1小时1篇文学会用python进行AI修复！_python 图像ai修复
2401_84617131的博客
04-26 833
AI 修复，效果上仍然有所欠缺，比如有些场景颜色修复的不够自然，但发展空间很大，针对一些特定场景 finetune 一番，绝对能有提升。总之，AI 可以做很多有意义的事情，尽情发挥吧~开工了，该收心了。BAT 大佬分类总结的 Leetcode 刷题模版，助你搞定 90% 的面试我是如何成为算法工程师的，超详细的学习路线我是 Jack，我们下期见。
【插帧学习】RIFE论文解析
zzy_pphz的博客
12-18 1527
【插帧学习】RIFE论文解析
老视频修复完整教程：Topaz Video Enhance AI 提升分辨率＋RIFE算法补帧
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阿虚同学的博客
07-22 5万+
最近在B站听伍佰的时候，发现有不少UP主制作了4K画质修复版 Live 视频???? 这些二十多年前的视频，在4K画质下，似乎多了一份莫名的感动… 我后来突然就很好奇，他们是怎么制作的这些视频？毕竟我也收藏有不少老片???? 做了些研究，阿虚发现实现的方法还不少，比如： 如今有专业的视频修复公司，比如之前的4K修复版开国大典，其实是花费了600个人的修复团队将24万帧画面一帧一帧上色修复的 国外一家名为 VideoGorillas 的公司开发了 Bigfoot、SUPER RESOLUTION 等AI修
实时视频插帧RIFE解读和代码复现
egyonc的博客
12-05 2097
此论文标题是《RIFE: Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation》，意为一种实时的视频插帧光流估计方法。该论文被ECCV 2022收录，提出了一个十分轻量又准确的光流估计网络IFNet，用于完成视频插帧任务。
视频分辨率增强与自动补帧
大摆王的博客
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传统的视频分辨率增强方法主要基于插值技术。这些方法通过对低分辨率视频帧中已知像素点的分布规律和相邻像素之间的相关性进行分析，在两者之间插入新的像素点以达到增加视频分辨率的目的。例如，最近邻插值算法会根据低分辨率图像中每个像素点的位置，直接在高分辨率图像的对应位置以及其整数倍的相邻位置复制该像素值，这种方法虽然简单快速，但容易导致生成的高分辨率图像边缘锯齿化严重，细节模糊且缺乏平滑过渡。
Rife算法确实不行
huiyuzhou的博客
04-15 684
Rife算法真不行，这是原博客博主的原话“看情况了，这就当时课设应付任务做的，算法十几年前就已经是过时货了。不加修正的irfe算法如果要使用的话受真实频率影响较大，如果真实频率落在采样两条谱线中间的话相对误差和RMSE都是比较好的，但是如果真实频率落在离谱线比较近的地方误差基本没眼看，就只能调整采样率。
RIFE2 项目教程
gitblog_01133的博客
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RIFE2 项目教程 1. 项目目录结构及介绍 RIFE2 项目的目录结构如下： rife2/ ├── github/workflows/ ├── idea/ ├── core/ ├── examples/ ├── images/ ├── lib/bld/ ├── src/ ├── bld/ ├── .gitignore ├── .gitmodules ├── LICENSE.txt ├── RE...
比DAIN更好？使用AI提升视频FPS的全新最佳工具[RIFE/Flowframes]
bycloudAI的博客
08-14 775
使用AI提升视频帧率：Rife 优于 Dane 本文主要介绍了利用AI技术提升视频帧率的技术，特别是对比了两种帧插值算法：Dane和Rife。 Dane 算法利用视频中的深度信息进行帧插值，但计算时间过长，处理2分钟视频需要10个小时。Rife 算法则采用了一种名为“ifnet”的神经网络，直接估算图像间的中间流，并通过更精确的流和融合过程，实现了更高质量、更快速、更精确的帧插值。 Rife 的优...
走两步！AI通过步态诊断帕金森；从入门到如土·AI绘画中文指南；超好用的视频补帧软件；YOLO7人脸检测实现；前沿论文 | ShowMeAI资讯日报
ShowMeAI研究中心
11-04 1万+
一行代码加速运行Pytorch Transformer模型、跳过 Youtube 视频贴片广告的浏览器扩展、YOLO7人脸检测实现、基于RIFE算法的视频补帧软件、从入门到如土·AI绘画中文指南大全、因果关系基准数据集、前沿论文…点击获取全部资讯
RIFE-实时视频插帧算法 | RIFE：Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation
weixin_42096202的博客
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关注一下实时视频插帧算法 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2011.06294.pdf Github地址：https://github.com/hzwer/arXiv2020-RIFE Abstract: 我们为视频帧插值（VFI）提出了一种实时中间流估计算法RIFE (Real-Time Intermediate Flow Estimation）。 现有的大多数方法首先估计双向光流，然后将它们线性组合以近似中间流，从而导致运动边界周围出现伪影。 我们设计了一个中间流模型IFNe.
视频插帧算法之光流法
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视频插帧算法之光流法视频插帧算法光流法稀疏光流法演示稠密光流法演示如何补帧合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 视频插帧算法 一句话概括视频插帧算法，就是利用图象算法生成出视频的中间帧，将中间帧补充（提高FPS）或替换原视频帧（可
(插帧)2020-ArXiv-旷视&北大-RIFE：Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation
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贡献： 能够720p实时视频插帧 现有视频插帧大多先估计双向光流，然后采用线性组合方式近似中间流，然而这种处理方式会在运动边界区域产生伪影问题。 提出了一种新颖而有效的IFNet直接估计中间流信息并用于视频插帧，可以通过连续两帧输入估计中间帧的光流信息。 RIFE是首个基于光流的实时视频插帧方案，它能够以30fps对720p视频进行插帧。 只估计一次光流Ft->0 为更好处理大运动，IFNet采用了“Coarse-to-Fine”方式逐渐提升分辨率，也就是先在低分辨率上计算“粗糙”..
JavaWeb（苍穹外卖）--学习笔记14
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本文总结了JavaWeb开发中Controller层和数据库Mapper层的关键知识点。在Controller层，重点介绍了常用注解：@ResponseBody用于直接返回数据，@RestController组合注解，以及@GetMapping等请求方法注解。同时讲解了三种参数接收方式：简单参数(@RequestParam)、JSON参数(@RequestBody)和路径参数(@PathVariable)。在数据库Mapper层，通过菜品分类、菜品和口味的表结构示例，说明了逻辑外键的使用。最后展示了常见的S
Python moviepy视频补帧
02-15
<think>嗯，用户问的是关于Python的moviepy视频补帧。首先，我需要确认用户的需求是什么。视频补帧通常是指将低帧率的视频通过某种方法提升到更高的帧率，使得播放更流畅。但moviepy本身有没有直接补帧的功能呢？ 我记得moviepy主要是用来视频编辑的，比如剪辑、合成、添加效果等。补帧可能需要用到其他的库或者方法。比如，使用光流法或者AI模型来生成中间帧。常见的库有OpenCV的Dense Optical Flow，或者像DAIN、RIFE这样的深度学习模型。 用户可能已经知道moviepy，所以想结合它来处理视频。可能需要先用moviepy读取视频，提取每一帧，然后对帧进行处理，补帧后再用moviepy合成视频。这时候可能需要结合其他库，比如OpenCV或者PIL来处理图像。 接下来要考虑的是补帧的具体方法。比如，光流法计算像素的运动，生成中间帧。或者用插值算法，比如简单的帧混合，但效果可能不好。或者使用AI模型，这需要更多的计算资源，但效果更好。 用户可能不太清楚moviepy是否能直接补帧，需要解释清楚，并给出替代方案。可能需要分步骤说明：读取视频、处理帧、生成新帧、输出视频。同时，代码示例可能会帮助用户理解流程。 另外，需要注意视频处理的时间和资源消耗，尤其是高清视频，补帧可能会很慢。可能需要提醒用户这方面的考虑，或者建议使用更高效的工具如FFmpeg，结合AI模型。 最后，用户可能想了解不同的补帧方法之间的优缺点，以及如何选择。需要简要说明各种方法的适用场景，比如实时性要求、质量要求等。 总结下来，回答的结构应该是先介绍补帧的概念，说明moviepy本身不直接支持，但可以结合其他方法。然后给出两种主要方式：传统光流法和AI补帧，并提供代码示例或步骤。最后比较不同方法，给出建议。</think>视频补帧（Frame Interpolation）是指通过算法在原有视频帧之间生成新的中间帧，从而提升视频的流畅度和帧率（FPS）。Python 的 `moviepy` 库主要用于视频剪辑和处理，虽然不直接提供补帧功能，但可以结合其他技术实现补帧效果。以下是实现思路和常见方法： --- ### 一、补帧的基本原理 1. **目标**：将 30FPS 的视频补到 60FPS（每两帧之间生成一帧）。 2. **核心技术**：通过分析相邻帧的像素运动（光流法、深度学习等），生成中间过渡帧。 --- ### 二、基于 `moviepy` 的补帧实现思路 `moviepy` 负责视频的读取、分割和导出，补帧算法需结合其他库（如 OpenCV 或 AI 模型）实现： #### 步骤示例： ```python from moviepy.editor import VideoFileClip import cv2 import numpy as np def interpolate_frames(frame1, frame2, alpha=0.5): """简单线性插值（效果有限，仅示例）""" return (alpha * frame1 + (1 - alpha) * frame2).astype(np.uint8) input_video = VideoFileClip("input.mp4") frames = [frame for frame in input_video.iter_frames()] new_frames = [] for i in range(len(frames)-1): new_frames.append(frames[i]) # 生成中间帧（此处为简单插值，实际需复杂算法） interpolated = interpolate_frames(frames[i], frames[i+1]) new_frames.append(interpolated) # 导出视频（帧率翻倍） new_clip = ImageSequenceClip(new_frames, fps=input_video.fps*2) new_clip.write_videofile("output.mp4") ``` --- ### 三、进阶补帧方法 #### 1. **传统光流法（OpenCV）** - 使用 `cv2.calcOpticalFlowFarneback` 计算光流，生成中间帧。 - 优点：无需预训练模型，实时性较好。 - 缺点：复杂运动场景效果有限。 #### 2. **AI 补帧（深度学习模型）** - **RIFE**：实时性强，效果优秀（GitHub 开源模型）。 - **DAIN**：质量高但计算资源消耗大。 - **使用示例**： ```python # 需安装相关库（如 rife-interpolation） from rife.inference import interpolate interpolate(input_frames="input_frames_folder", output_video="output.mp4") ``` --- ### 四、完整流程建议 1. **提取帧**：用 `moviepy` 或 `OpenCV` 读取视频并拆分为单帧图像。 2. **补帧计算**：使用光流法或 AI 模型生成中间帧。 3. **合成视频**：将新帧序列合并为高帧率视频（如 30FPS → 60FPS）。 --- ### 五、注意事项 - **性能**：AI 补帧对 GPU 要求较高，传统方法适合 CPU 处理。 - **效果**：简单插值会导致画面模糊，推荐使用光流或 AI 模型。 - **工具替代**：非编程场景可直接用工具（如 DAIN-GUI、Flowframes）。 如果需要具体的代码实现（如结合 RIFE 模型），可以进一步探讨！
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