概要

RIFE，一种用于视频帧插值（VFI）的实时中间流估计算法。许多最近基于流动的VFI方法首先估计双向光流，然后将它们缩放和反转为近似的中间流，从而导致运动边界和复杂管道上的伪影。RIFE使用一个名为IFNet的神经网络，该神经网络可以直接估计从粗到细的中间流量，速度要快得多。我们设计了一种用于训练 IFNet 的特权蒸馏方案，从而大大提高了性能。RIFE 不依赖于预训练的光流模型，并且可以支持使用时间编码输入进行任意时间步长帧插值。实验表明，RIFE 在几个公共基准测试中实现了最先进的性能。与流行的 SuperSlomo 和 DAIN 方法相比，RIFE 快 4–27 倍，产生更好的结果。该代码可在 https://github.com/hzwer/arXiv2020-RIFE 上找到。

权重下载

https://drive.google.com/file/d/147XVsDXBfJPlyct2jfo9kpbL944mNeZr/view?usp=sharing

光流估计

import torch
from torch.nn import functional as F
from model.RIFE import Model
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
import argparse
import cv2
from utils.flow_viz import flow_to_image
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import glob
import tqdm

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
torch.set_grad_enabled(False)
if torch.cuda.is_available():
    torch.backends.cudnn.enabled = True
    torch.backends.cudnn.benchmark = True


def viz(img1, img2, flo, outPath):
    # img1 = img1[0].permute(1,2,0).cpu().numpy()
    # img2 = img2[0].permute(1,2,0).cpu().numpy()
    flo = flo[0].permute(1,2,0).cpu().numpy()
    
    # map flow to rgb image
    flo = flow_to_image(flo)
    
    fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1, 3, figsize=(20, 4))
    ax1.set_title('input image1')
    ax1.imshow(img1.astype(int))
    ax2.set_title('input image2')
    ax2.imshow(img2.astype(int))
    ax3.set_title('estimated optical flow')
    ax3.imshow(flo)
    # plt.show()
    plt.savefig(outPath, bbox_inches='tight')  # 'optical_flow_comparison.png' 可以替换为您想要的文件名
    plt.close()

if __name__ == "__main__":
    model = Model(arbitrary=True)
    model.load_model('RIFE_m_train_log')
    model.eval()
    model.device()

    images = glob.glob(os.path.join("../dataset", '*.png')) + \
                 glob.glob(os.path.join("../dataset", '*.jpg'))

    images = sorted(images)
    for i, (imfile1, imfile2) in tqdm.tqdm(enumerate(zip(images[:-1], images[1:]))):
        
        img0_ = cv2.imread(imfile1, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
        img1_ = cv2.imread(imfile2, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
        img0 = torch.from_numpy(img0_.copy()).permute(2, 0, 1) / 255.0
        img1 = torch.from_numpy(img1_.copy()).permute(2, 0, 1) / 255.0

        img = torch.cat((img0, img1), 0).to(torch.float).unsqueeze(0).cuda()

        n, c, h, w = img.shape
        ph = ((h - 1) // 32 + 1) * 32
        pw = ((w - 1) // 32 + 1) * 32
        padding = (0, pw - w, 0, ph - h)
        img = F.pad(img, padding)

        # print(f"img size {img.size()}")
        with torch.no_grad():
            flow = model.flownet(img, timestep=1.0, returnflow=True)[:, :2] # will get flow1->0
            # flow = flow[0].permute(1,2,0).cpu().numpy()
            print(f"flow size : {flow.size()}")

        viz(img0_, img1_, flow, f"{i}_.png")

结果预览