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аналитика - 비디오 프레임 보간
Framer: 사용자 상호 작용을 통한 비디오 프레임 보간
Framer는 사용자가 지정한 키포인트 궤적을 통해 두 이미지 사이의 자연스러운 프레임을 생성하는 대화형 프레임 보간 프레임워크로, 수동 입력 없이 키포인트 추정 및 궤적 미세 조정을 자동으로 수행하는 "자동 조종" 모드도 제공합니다.
상태 공간 모델을 이용한 비디오 프레임 보간: VFIMamba
VFIMamba는 선택적 상태 공간 모델(S6)을 활용하여 기존 방법보다 효율적이고 성능이 뛰어난 비디오 프레임 보간을 가능하게 합니다.
ViBiDSampler: 양방향 Diffusion Sampler를 사용한 비디오 보간 향상
ViBiDSampler는 기존 시간 역전 융합 기반 방법의 고질적인 문제였던 off-manifold 문제를 해결하기 위해 양방향 샘플링 및 고급 매니폴드 안내 기법을 활용한 새로운 키프레임 보간 방법으로, 고품질의 시각적으로 일관되고 생생한 비디오 프레임을 생성합니다.
동적 텍스처와 복잡한 움직임을 가진 비디오 프레임 보간을 위한 모션 인식 잠재 확산 모델
모션 정보를 활용하여 동적 텍스처와 복잡한 움직임을 가진 비디오 프레임을 효과적으로 보간할 수 있는 새로운 확산 기반 프레임워크를 제안한다.
효율적인 비디오 프레임 보간 프레임워크 LADDER
LADDER는 효율성과 품질 사이의 균형을 잡기 위해 설계된 효율적인 비디오 프레임 보간 프레임워크이다. 이를 위해 대형 커널 깊이 방향 컨볼루션과 디코더 전용 리파인먼트 모듈을 도입하였다.
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