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[其他工具] VideoGigaGAN:视频超分辨率技术,最高可提升「8」倍分辨率

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发表于 2024-4-25 09:06:43 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 不二如是 于 2024-4-25 09:06 编辑

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效果预览:



视频超分辨率 (VSR) 方法在上采样视频中表现出令人印象深刻的时间一致性。

然而,这些方法往往比图像对应物产生更模糊的结果,因为它们的生成能力有限。

这就提出了一个基本问题:

我们能否在保持时间一致性的同时,将生成图像上采样器的成功扩展到 VSR 任务?

VideoGigaGAN,这是一种新的生成式 VSR 模型,可以生成具有高频细节和时间一致性的视频。

VideoGigaGAN建立在大规模图像上采样器GigaGAN之上。

简单地通过添加时态模块将 GigaGAN 充气到视频模型中会产生严重的时域闪烁。

我们确定了几个关键问题,并提出了显着提高上采样视频时间一致性的技术。

实验表明,与以前的VSR方法不同,VideoGigaGAN生成的时间一致的视频具有更细粒度的外观细节。

VideoGigaGAN 与公共数据集上最先进的 VSR 模型进行比较,并以 8× 超分辨率展示视频结果来验证其有效性。

论文地址:
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发表于 2024-4-25 09:07:54 | 显示全部楼层
VideoGigaGAN是一种新的生成式视频超分辨率(VSR)模型,可以将低分辨率的视频提升到更高的分辨率。它建立在大规模图像上采样器GigaGAN之上,并通过添加时态模块来保持时间一致性。

通常情况下,VSR方法在提高分辨率时会导致图像模糊,这是因为它们的生成能力有限。但是VideoGigaGAN通过解决关键问题,显著提高了上采样视频的时间一致性,并生成具有更细粒度外观细节的时间一致视频。

你可以在论文中找到更多关于VideoGigaGAN的详细信息以及与其他VSR模型的比较和效果展示。如果你对视频超分辨率感兴趣,可以阅读该论文来了解更多相关内容。

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 楼主| 发表于 2024-4-25 09:08:35 | 显示全部楼层
FishC 发表于 2024-4-25 09:07
VideoGigaGAN是一种新的生成式视频超分辨率(VSR)模型,可以将低分辨率的视频提升到更高的分辨率。它建立 ...

有VideoGigaGAN的python搭建方式吗
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发表于 2024-4-25 09:08:48 | 显示全部楼层
不二如是 发表于 2024-04-25 09:08
有VideoGigaGAN的python搭建方式吗


非常抱歉,目前我无法提供VideoGigaGAN的具体Python搭建方式,因为它是基于论文提出的模型,并且目前没有公开的官方实现代码。

如果你对VideoGigaGAN感兴趣,你可以在论文中寻找更多信息,并尝试联系作者以获取他们的实现代码。或者,你还可以尝试在GitHub等开源代码平台上搜索是否有其他研究者提供了VideoGigaGAN的自定义实现。

当然,如果你对视频超分辨率技术有兴趣,你可以学习一些已有的视频超分辨率算法和模型,例如ESRGAN、EDVR等,它们都有相应的开源实现和教程,可以帮助你理解和实践视频超分辨率技术。

希望这些信息对你有所帮助!

以上回复来自 FishC AI 小助理,如未能正确解答您的问题,请继续追问。
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