量子位 报道 | 民众号 QbitAI
只给AI两张图片，就能获得高帧率动态视频？
输入的两张图像，重叠后是这样的：
而算出来的视频，是酱婶的：
不错，这又是视频插帧算法的劳绩。
极限操作玩得6，让老电影变丝滑的通例手法，这个名叫RIFE的AI算法同样信手拈来。
右边这支经典探戈，看上去是不是比左边丝滑多了？
不仅是老电影，航行演出的精彩瞬间，也能一口气从每秒24帧提升到每秒96帧。
动图效果有所损失，不妨再来看一眼原视频。
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这项新研究，来自旷视和北大。不仅能让老影像资料追上人民群众对高帧率的需求，支持2X/4X/8X高质量插值，它还有一个最大的特点：快。
量子位在Colab上用T4跑了一遍Demo，一个时长53秒的720p 25fps视频，插值到100fps仅用了2分19秒。
该项目现已开源，并且有官方Demo、第三方Windows应用可以试玩。
看过了RIFE的显示，网友们不由赞叹，这是要逾越那只经常在种种修复视频里泛起的插帧AI DAIN，引领一波新潮流的节奏啊？
一时之间，RIFE在Reddit上的热度飙升到了2.8k。
那么，这样的效果究竟是怎么实现的呢？
视频插帧，通常是用光流展望算法来展望中心帧，并插入两帧之间。光流，就像光的流动一样，是一种通过颜色来示意图像中目的移动偏向的方式。
△希罕光流与浓密光流传统光流展望算法，通常凭据前后两帧视频来展望中心的某一帧长啥样。
将展望完成的图像插进去后，视频看起来就会变得更丝滑。
以DAIN的算法为例，若是要展望t时刻的帧，就需要t时刻的前后两帧视频，通过光流展望算法来实现。
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