ECCV2022-RIFE
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ECCV2022 - Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation
对相邻帧之间的补帧,执行inference_img.py,当输入图像大小为4K的时补的中间帧很模糊,但是图像resize到demo中图像大小时补帧结果就很流畅。同样的场景输入图像大小不同补帧结果不同,这是什么原因呢
Could it be a possibility to port the model to an [AITemplate](https://github.com/facebookincubator/AITemplate) version, making it faster to run ?

作者你好,我再使用你的参数来对MiddleBurySet进行推理时,发现对很多样本的插帧存在细节模糊等问题,这个你有研究过如何产生的吗。我跑了多个模型,其实都存在这个问题,很少能够非常好的保留出细节  
您之前提过使用raft生成伪光流标签,去监督中间光流的学习,请问一下这个过程是对3个block的光流进行约束吗?可以介绍一下细节吗
训练RIFEm
作者您好,当我尝试训练RIFEm时,我注意到 : https://github.com/hzwer/ECCV2022-RIFE/blob/638322e8bfe6daca4439f7b56503fef4b090d34f/train.py#L67 请问我是否应该对下列代码进行修改,增加一个timestep参数? https://github.com/hzwer/ECCV2022-RIFE/blob/638322e8bfe6daca4439f7b56503fef4b090d34f/model/RIFE.py#L67-L95
I want to build this model in rasberry pi but I think it is not compatible with rasberry pi. Please can I have some solutions or any alternatives for this?
针对图片插帧合成视频后为什么画面变得很慢,而且音频不同步
H佬你好!请问一下论文里这几组图片在Vimeo90K数据集的位置,非常感激!
作者您好!我使用您的代码在Adobe240数据集上从头开始训练模型,在训练到第30个epoch之后的模型推理出来的图片都是纯白的,第30个epoch的的模型推理出来的图片虽然比较糊但起码是正常的,请问这种情况可能是哪里出了问题呢? 为了减少训练过程中的I/O,我将训练集原有的720p视频帧划分成了120x120大小的patch,可能是因为我用的patch太小了吗?