介绍: 本项目可被视作一种专为动漫视频帧插值网络(Anime VFI)定制的控制机制。通过计算距离比率图(DistanceRatioMap)来调整视频中非线性与线性运动区域的帧插值策略,以达到流畅补帧的同时,保持动漫视频的原始节奏和人物绘图的完整性。
demo.mp4
git clone https://github.com/routineLife1/DRBA.git
cd DRBA
pip3 install -r requirements.txt
requirement中包含cupy包依赖, 该包用于加速计算。如果安装遇到问题,可以跳过,这通常不会对运行项目造成影响。
视频补帧
# 速度优先(致力于实时播放)
python infer.py -m rife -i input.mp4 -o output.mp4 -fps 60 -scale 1.0 -s -st 0.3 -hw
# 质量优先
python infer.py -m gmfss_union -i input.mp4 -o output.mp4 -fps 60 -scale 1.0 -s -st 0.3 -hw
完整用法
Usage: python infer.py -m model -i in_video -o out_video [options]...
-h 展示此帮助信息
-m model 选择使用的模型 (目前支持: rife, gmfss, gmfss_union) (默认为rife)
-i input 输入视频的绝对路径(例: E:/input.mp4)
-o output 输出视频的绝对路径(例: E:/output.mp4)
-fps dst_fps 导出视频的目标帧率 (默认为60)
-t times 导出视频的帧率倍率 (默认为-1, 若指定则优先使用倍率模式)
-s enable_scdet 开启转场识别 (默认关闭)
-st scdet_threshold ssim转场识别阈值 (默认为0.3)
-hw hwaccel 开启硬件加速编码 (默认关闭) (需要NVIDIA显卡)
-s scale 光流缩放尺度 (默认为1.0), 通常在处理1080p分辨率视频使用1.0, 4K分辨率时使用0.5
- scdet_threshold: 转场识别阈值. 该数值越大, 识别越敏感
- scale: 光流缩放尺度. 缩小该值可以降低网络在处理大分辨率时的复杂度.
DRBA由两部分组成('计算DRM图' 和 '将DRM图应用到补帧网络'), 输入三帧, 输出调整后的帧插值.
光流算法: GMFlow