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소개
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InterpAny-Clearer는 비디오 프레임 보간 시의 속도 모호성 문제를 해결하기 위한 방법으로, 비디오의 부드러운 전환을 위해 중간 프레임을 생성하는 방법을 제안합니다.
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이 연구는 비디오 프레임 보간(VFI: Video Frame Interpolation) 기술에 대한 것으로, 비디오 향상, 편집, 생성 등의 분야에 기여하고자 하는 다음 세대의 비디오 프레임 보간 기술을 제시합니다.
데모 영상
플러그 앤 플레이 훈련 전략([D,R])으로 RIFE 모델에 통합했을 때의 영상 데모
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임의의 시간 보간에서 현저히 선명한 출력과 우수한 지각 품질을 보입니다.
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여기서는 단 두 개의 이미지로 128개의 보간 프레임을 생성하는 RIFE를 예로 들어 설명합니다.
속도 모호성 문제 (velocity ambiguity problem)
기존 비디오 프레임 보간 방법들은 특정 시간 단계에서 각 객체의 위치를 예측하려고 하지만, 정확한 객체 움직임을 예측하는 데 어려움이 있습니다. 예를 들어, 두 이미지 사이의 야구공이 여러 가능한 경로를 가질 수 있어 결과적으로 흐릿한 프레임을 만들게 됩니다. 이를 해결하기 위해, 연구팀은 '거리 인덱싱(distance indexing)'이라는 새로운 접근 방식을 제시했습니다.
거리 인덱싱 (Distance indexing)
기존 비디오 프레임 보간 방식에서는 주로 시간 인덱싱을 사용하는 것과 다르게, InterpAny-Clearer는 경로-거리 비율 맵을 사용합니다. 이를 통해 알고리즘은 다양한 속도로 인한 모호한 시간-위치 매핑을 피하며, 더 명확한 예측을 가능하게 합니다.
반복적 참조 기반 추정 (Iterative reference-based estimation)
속도의 모호성을 해결하는 것 외에도 방향의 모호성을 줄이기 위해 연구팀은 장거리 예측을 여러 단계의 단거리 예측으로 나누는 전략을 적용했습니다.
편집 가능한 보간 (Editable interpolation)
거리 인덱싱은 시간 인덱싱과 같은 균일한 인덱스 맵을 사용할 뿐만 아니라, 객체의 관심 영역에 대한 마스크를 사용하여 다른 객체 영역에 대한 경로 거리 곡선을 맞춤 설정함으로써, 편집 가능한 프레임 보간 기술을 구현할 수 있습니다.
더 읽어보기
프로젝트 홈페이지
논문 (arXiv)
프로젝트 저장소 (GitHub)
데모 사이트
http://ai4sports.opengvlab.com/interpany-clearer/