이 논문은 비디오 프레임 보간 문제를 다룹니다. 기존 방법들은 움직임 추정 오류와 시간적 감독 정렬 문제로 인해 흐릿하거나 고스팅 현상이 발생하는 문제가 있었습니다.
이를 해결하기 위해 저자들은 PerVFI라는 새로운 패러다임을 제안합니다. PerVFI는 비대칭적 시너지 블렌딩(ASB) 모듈과 자기 학습 희소 준이진 마스크를 사용하여 기준 프레임의 주요 콘텐츠와 보완 정보를 효과적으로 융합합니다. 또한 정규화 흐름 기반 생성기를 사용하여 출력의 조건부 분포를 학습함으로써 선명하고 세부적인 결과를 생성합니다.
실험 결과, PerVFI는 기존 방법들에 비해 지각적 품질이 크게 향상된 결과를 보여줍니다. 특히 큰 움직임이 있는 상황에서도 우수한 성능을 발휘합니다.
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by Guangyang Wu... lúc arxiv.org 04-11-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.06692.pdfYêu cầu sâu hơn