Practical-RIFE
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hzwer
We are developing more practical approach for users based on RIFE.
你好, 我最近注意到市面上有一款叫Lossless Scaling的软件,它提供了实时视频插帧和画面放大的功能,看起来与RIFE的功能比较类似。不知道你是否了解或分析过这款软件? 我很好奇: 1. 这款软件在实现原理上是否与RIFE采用了类似的方法? 2. 它是如何实现实时处理的? 3. 两者在效果和性能上有什么差异? 如果你有相关的见解,希望能分享一下。这对于理解和改进RIFE项目可能会有帮助。 感谢!
Traceback (most recent call last): File "/content/Practical-RIFE/inference_video.py", line 92, in from train_log.RIFE_HDv3 import Model ModuleNotFoundError: No module named 'train_log'
在使用当前帧补偿模型时，发现了一个影响观看体验的问题：当视频中包含固定的字幕或水印等静态元素时，在处理快速运动的画面中会产生明显的抖动现象，尤其在背景色与字幕/水印颜色相近的场景更为明显。 想请教一下作者是否有尝试过一些解决类似问题的方案，或者有什么建议的解决思路可以分享？感谢。
首先感谢作者对社区的贡献，对RIFE带来了持续的改进。在观察RIFE从v3.8到v4.26的演进过程中，我发现了一些很有趣的现象： 1. 质量提升： LPIPS指标有显著提高（成倍提升） 实际应用中的视觉质量明显提升 插帧结果更加稳定 2. 值得关注的现象： 核心架构（由粗到细的金字塔结构）基本保持不变 模型参数量实际减少了 尽管架构更简单，性能却大幅提升 这造成了一个很有趣的现象： 更简单的模型 ➡️ 更好的效果 相同的核心设计 ➡️ LPIPS指标成倍提升 因此想请教以下几点： 1. 在这个演进过程中的关键设计原则或决策 2. 在减少参数的同时提升质量的关键因素 3. 您认为对于提升帧插值质量最重要的要素是什么 您的见解将对从事类似研究的社区很有帮助。
 How can i fix that?
Hi. Sorry but v4.26_large is not good at all. I was going through a previously stable scene with no artefacts. But the whole scene was unstable before I even got...
I am using model 4.25 and noticed that the interpolated video has a slight tint of green (everything works well when interpolating images, but as soon as the input is...
对于输入帧的处理
作者您好，在RIFE的inference_img.py中，是这样处理输入帧： https://github.com/hzwer/ECCV2022-RIFE/blob/638322e8bfe6daca4439f7b56503fef4b090d34f/inference_img.py#L57-L60 在Practical-RIFE中，输入帧被resize到(448, 256)： https://github.com/hzwer/Practical-RIFE/blob/82906f05c31d32d8e84075e3ab63b1f6f9cd57ba/inference_img.py#L53-L58 请问这两种处理方式会对结果造成影响吗？为什么处理方式不一样？ 另外还想请教一些问题： 1. 如果测试集是[Xiph](https://github.com/JihyongOh/XVFI),分辨率都是(4096, 2160)，但我在测试的时候先把视频帧resize到(256,448)，得到光流后，把光流插值到(4096, 2160)，最后的插帧结果也是(4096, 2160)，这样可以叫做4K视频插帧吗？还是必须保证输入大小是(4096, 2160)？ 2. 如果对输入帧进行resize，得到插帧结果后，再通过插值恢复原始大小，可以通过这种方式实现高分辨率视频插帧吗？
I am fine tunning RIFE on MODD dataset (water surface movement videos) in order for rife to be better in interpolating videos that contain waves in sea. I need to...
