E2FGVI 项目使用教程

E2FGVI 项目使用教程

E2FGVI Official code for "Towards An End-to-End Framework for Flow-Guided Video Inpainting" (CVPR2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/e2/E2FGVI

1. 项目介绍

E2FGVI（End-to-End Framework for Flow-Guided Video Inpainting）是一个用于视频修复的端到端框架，由南开大学MCG实验室开发。该项目在CVPR 2022上发表，旨在通过光流引导的视频修复技术，实现高效且高质量的视频修复。

主要特点：

• SOTA性能：在所有量化指标上显著优于现有最先进的方法。
• 高效性：在Titan XP GPU上处理432×240视频时，每帧仅需0.12秒，比之前的流基方法快近15倍。
• 低FLOPs：在所有比较的最先进方法中，FLOPs最低。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，克隆项目仓库并创建Conda环境：

git clone https://github.com/MCG-NKU/E2FGVI.git
cd E2FGVI
conda env create -f environment.yml
conda activate e2fgvi

2.2 下载预训练模型

下载预训练模型并解压到release_model目录：

mkdir release_model
# 下载模型文件并解压到release_model目录

2.3 运行示例

使用提供的示例视频和掩码进行快速测试：

# 使用分割视频帧的示例
python test.py --model e2fgvi --video examples/tennis --mask examples/tennis_mask --ckpt release_model/E2FGVI-CVPR22.pth

# 使用mp4格式视频的示例
python test.py --model e2fgvi --video examples/schoolgirls.mp4 --mask examples/schoolgirls_mask --ckpt release_model/E2FGVI-CVPR22.pth

修复后的视频将保存在results目录中。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 视频修复

E2FGVI可以用于修复视频中的缺失部分，例如去除视频中的水印、修复损坏的帧等。以下是一个应用案例：

python test.py --model e2fgvi_hq --video examples/coco.mp4 --mask examples/coco_mask --ckpt release_model/E2FGVI-HQ-CVPR22.pth

3.2 自定义分辨率输出

如果需要自定义输出视频的分辨率，可以使用--set_size标志：

python test.py --model e2fgvi_hq --video <video_path> --mask <mask_path> --ckpt release_model/E2FGVI-HQ-CVPR22.pth --set_size --width 1280 --height 720

4. 典型生态项目

4.1 MMEditing

MMEditing是一个基于PyTorch的图像和视频编辑工具箱，支持多种图像和视频修复任务。E2FGVI可以作为MMEditing的一个插件，扩展其视频修复功能。

4.2 FuseFormer

FuseFormer是一个用于视频理解和生成的框架，E2FGVI可以与其结合，进一步提升视频修复的效果。

4.3 STTN

STTN（Spatio-Temporal Transformer Network）是一个用于视频修复的Transformer网络，E2FGVI可以与其结合，实现更高效的视频修复。

通过这些生态项目的结合，E2FGVI可以进一步提升视频修复的效果和效率。

E2FGVI Official code for "Towards An End-to-End Framework for Flow-Guided Video Inpainting" (CVPR2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/e2/E2FGVI