A Multi-In-Single-Out Network for Video Frame Interpolation without Optical Flow

📄 arXiv: 2311.11602v3 📥 PDF

作者: Jaemin Lee, Minseok Seo, Sangwoo Lee, Hyobin Park, Dong-Geol Choi

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-11-20 (更新: 2023-12-05)

备注: Discovering a problem with the manuscript

💡 一句话要点

提出多输入单输出网络解决视频帧插值中的运动估计问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视频帧插值 深度学习 运动估计 多输入单输出 生成模型 时空特征 运动感知损失

📋 核心要点

  1. 现有的视频帧插值方法主要依赖运动向量估计，难以处理遮挡和非线性运动，导致性能不足。
  2. 本文提出了一种不依赖运动向量估计的多输入单输出VFI方法，能够有效建模复杂运动情况。
  3. MISO-VFI在Vimeo90K、Middlebury和UCF101等基准测试中表现优异，显著提升了插值精度。

📝 摘要（中文）

一般而言，基于深度学习的视频帧插值（VFI）方法主要集中在估计两个输入帧之间的运动向量，并将其扭曲到目标时间。尽管这种方法在处理线性运动时表现出色，但在处理遮挡和非线性运动时存在局限性。最近，生成模型被应用于VFI以解决这些问题。然而，由于VFI并非专注于生成可信图像，而是预测两个给定帧之间的准确中间帧，因此性能限制仍然存在。本文提出了一种基于多输入单输出（MISO）的VFI方法，不依赖于运动向量估计，从而有效建模遮挡和非线性运动。此外，我们引入了一种新颖的运动感知损失，使MISO-VFI能够更好地捕捉视频帧之间的时空相关性。我们的MISO-VFI方法在VFI基准测试Vimeo90K、Middlebury和UCF101上取得了最先进的结果，与现有方法相比，性能差距显著。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视频帧插值中对运动向量估计的依赖问题，现有方法在处理遮挡和非线性运动时表现不佳，导致插值精度不足。

核心思路：提出了一种多输入单输出（MISO）网络结构，能够直接从输入帧中生成中间帧，而无需估计运动向量，从而更有效地处理复杂运动和遮挡情况。

技术框架：MISO-VFI的整体架构包括多个输入帧的特征提取模块、时空特征融合模块以及生成中间帧的输出模块。通过引入运动感知损失，增强了模型对时空相关性的捕捉能力。

关键创新：最重要的创新在于不依赖于传统的运动向量估计，直接通过多输入结构生成中间帧，这一设计使得模型在处理复杂场景时具有更高的灵活性和准确性。

关键设计：在损失函数设计上，本文引入了运动感知损失，强调时空特征的关联性；网络结构上，采用了多输入特征融合的方式，以提升生成帧的质量。具体参数设置和网络层数在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在Vimeo90K、Middlebury和UCF101基准测试中，MISO-VFI方法达到了最先进的性能，较现有方法显著提升了插值精度，具体性能数据表明在多个指标上均有明显改善，展示了该方法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频编辑、动画制作、虚拟现实和增强现实等场景。通过提高视频帧插值的精度，能够为用户提供更流畅的视觉体验，推动相关技术的发展和应用。未来，MISO-VFI方法可能在实时视频处理和高帧率视频生成中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

In general, deep learning-based video frame interpolation (VFI) methods have predominantly focused on estimating motion vectors between two input frames and warping them to the target time. While this approach has shown impressive performance for linear motion between two input frames, it exhibits limitations when dealing with occlusions and nonlinear movements. Recently, generative models have been applied to VFI to address these issues. However, as VFI is not a task focused on generating plausible images, but rather on predicting accurate intermediate frames between two given frames, performance limitations still persist. In this paper, we propose a multi-in-single-out (MISO) based VFI method that does not rely on motion vector estimation, allowing it to effectively model occlusions and nonlinear motion. Additionally, we introduce a novel motion perceptual loss that enables MISO-VFI to better capture the spatio-temporal correlations within the video frames. Our MISO-VFI method achieves state-of-the-art results on VFI benchmarks Vimeo90K, Middlebury, and UCF101, with a significant performance gap compared to existing approaches.