晓查 发自 凹非寺 
　　量子位 报道 公众号 QbitAI

　　连手机都开始用上 120 帧的显示屏，但是网上大部分的视频居然还是 30 帧。

　　视频的帧率已经远远赶不上人民群众的需求了，所以有不少人都在研究如何把普通视频变成高帧率视频。

　　去年，英伟达开源了Super SloMo，从普通的视频“脑补”出高帧率的画面，从 30fps 插帧到 240fps，即使放慢 8 倍也不会感到卡顿。

　　最近，来自上海交大的一个新的插帧算法DAIN开源。它比英伟达的算法效果更清晰、帧率更高，可以把 30fps 的进一步插帧到 480fps，这已经超过了很多手机的慢动作录像帧率。

　　更重要的是，英伟达的 Super SloMo 只用在了真实拍摄的视频上，而这项研究却可以扩展到常见的任何类型视频：电影、定格动画、动漫卡通等等。

连埼玉老师的披风都变得丝滑流畅了

　　如果你觉得上面效果还不够明显，可以再看一张。

　　羽毛的摆动是不是变得更流畅自然了？

　　可以想象，如果未来把 DAIN 用于动漫的制作，只要用低帧的动画就可以生成丝滑的效果，或许能大大减少插画师的工作。

　　DAIN 的代码已经开源，甚至研究人员还打包了一份Windows 安装程序，即使没有任何 AI 基础的用户也可以直接拿来用。

　　安装

　　Windows 系统的用户有现成的 exe 文件安装（地址见文末），不过现在仍处于 Alpha 阶段，软件可能存在一定的不稳定性。

　　其他平台的用户安装起来也不复杂。

　　首先确保你的 PyTorch 版本不低于 1.0.0，将项目克隆到本地：

git clone https://github.com/baowenbo/DAIN.git

　　安装 PyTorch 的各个扩展包：

cd DAIN
cd my_package
./build.sh

　　还要安装英伟达预测光流网络 PWCNet 的软件包：

cd ../PWCNet/correlation_package_pytorch1_0
./build.sh

　　由于作者已经提供了预训练模型，我们不必再花费大量精力去训练。创建目录 model_weights，并且将预训练模型的权重下载到相应的文件夹中：

cd model_weights
wget http://vllab1.ucmerced.edu/~wenbobao/DAIN/best.pth

　　运行命令以下命令，就可以开始给视频插帧啦！

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python demo_MiddleBury_slowmotion.py —netName DAIN_slowmotion —time_step 0.25

　　—time_step 之后的参数就是视频的放慢倍数，0.25 代表视频帧率扩展为原来的 4 倍。如果要生成 8x 和 10x 慢动作，参数就改成 0.125 和 0.1，依此类推。

　　深度加光流，图像更清晰

　　之前已经有很多给视频插帧的算法，DAIN 和它们有什么不同呢？

　　DAIN 的全称是 Depth-Aware Video Frame Interpolation，即深度感知视频帧插值。

　　视频帧插值的目的是在原始帧之间合成不存在的帧。但是由于大的物体运动或遮挡，插帧的质量通常会比较低。

　　在这篇研究中，研究人员提出了一种通过探索深度信息来检测遮挡的方法。

　　具体来说，作者开发了一个深度感知光流投影层来合成中间流，中间流对较远的对象进行采样。此外，学习分层功能以从相邻像素收集上下文信息。

　　上图是 DAIN 的体系架构：给定两个时刻的输入帧，先估计光流和深度图，然后使用建议的深度感知流投影层生成中间流。

　　然后，模型基于光流和局部插值内核对输入帧、深度图和上下文特征进行扭曲，合成输出帧。

　　这种模型紧凑、高效且完全可微分。定量和定性的结果表明，DAIN 在各种数据集上均优于最新的帧插值方法。

　　作者

　　这篇文章的第一作者 Bao Wenbo，是上海交通大学电子信息与电气工程学院的博士生。

　　他目前的研究领域集中在图像/视频处理，计算机视觉和机器学习。另外在硬件设计、嵌入式系统和并行编程方面也很有经验。

　　传送门

　　论文地址：

　　https://sites.google.com/view/wenbobao/dain

　　项目地址：

　　https://github.com/baowenbo/DAIN

　　Windows 版软件下载：

　　https://drive.google.com/file/d/1uuDkF4j4H1AI1ot88XdqzwMdvAPhxKN8/view