Adobe 发布 VideoGigaGAN 超分辨率视频模型

划重点:

⭐ Adobe 和研究人员合作推出 VideoGigaGAN，兼顾帧率连贯性和细节丰富的超分辨率视频模型。

⭐ VideoG[]igaGAN[] 基于 GigaGA[]N 模型开发，通[]过添加时序卷[]积、自注意力[]层和光流引导[]模块，解决了[]超分辨率视频[]模型的时间连[]贯性和细节丰[]富性问题。

⭐ VideoGigaGAN 模型利用时序卷积捕捉视频帧之间的时间依赖性，自注意力层提取空间细节和纹理信息，光流引导模块保持特征的空间一致性，从而生成清晰的超分辨率视频。

6月4日 消息:全球多媒体巨头 Adobe 与马里兰大学的研究人员合作推出了新的超分辨率视频模型 VideoGigaGAN。该模型兼顾帧率连贯性和丰富细节，解决了当前超分辨率视频模型的难题。

在过去的超分[]辨率视频转换[]中，存在两大[]难题:一是保[]持输出视频帧[]在时间上的连[]贯性，确保帧[]到帧之间平滑[]过渡，不出现[]闪烁或抖动的[]情况;二是在[]放大的视频帧[]中重建高频细[]节，提供清晰[]和逼真的纹理[]效果。然而，[]目前的超分辨[]率视频模型虽[]然在保持时间[]连贯性方面取[]得了进展，但[]以牺牲图像清[]晰度为代价，[]整体模糊缺乏[]更加生动的细[]节和纹理。

VideoG[]igaGAN[] 是基于 Adobe、[]卡内基梅隆大[]学和浦项科技[]大学之前推出[]的大规模图像[]超分辨率模型[] GigaGA[]N 的基础之上开[]发而成。该模[]型通过添加时[]序卷积和自注[]意力层，将 GigaGA[]N 模型从2D 图像扩展为3[]D 视频模型，同[]时引入了光流[]引导模块，更[]好地对齐不同[]帧的特征，提[]高视频的时间[]一致性和细节[]丰富性。

时序卷积模块[]使模型能够捕[]捉视频帧之间[]的时间依赖性[]，从而提高超[]分辨率视频的[]时间一致性。[]自注意力层在[]解码器块中提[]取空间上的细[]节和纹理信息[]，同时在时间[]上增强一致性[]。光流引导模[]块利用光流来[]预测视频帧中[]的像素级运动[]，保持特征的[]空间一致性，[]生成清晰的超[]分辨率视频。[]

VideoGigaGAN 的技术原理：

基于 GigaGA[]N：Vide[]oGigaG[]AN 基于大规模图[]像超分辨率模[]型 GigaGA[]N，通过将其[]扩展为视频模[]型来实现视频[]超分辨率处理[]。

时域注意力：[]在解码器块中[]添加时域注意[]力层，以确保[]在视频超分辨[]率处理过程中[]保持时域一致[]性。

特征传播模块[]：利用特征传[]播模块来增强[]一致性，将特[]征从视频的不[]同帧之间进行[]传播，以保持[]视频的连贯性[]。

抗锯齿处理：[]通过在编码器[]的下采样层中[]引入抗锯齿模[]块，有效抑制[]视频中的锯齿[]状伪影，改善[]视觉效果。

细节补偿：通[]过直接将高频[]特征通过跳跃[]连接传输到解[]码器层，以补[]偿在模糊处理[]过程中丢失的[]细节。

通过以上技术[]原理，Vid[]eoGiga[]GAN 能够在视频超[]分辨率处理中[]实现高质量的[]细节丰富的输[]出，并保持时[]域一致性。

VideoGigaGAN 具有以下功能特点：

视频超分辨率[]：能够将低分[]辨率的视频提[]升至高分辨率[]，增加视频细[]节和清晰度。[]

时域一致性：[]在进行视频超[]分辨率处理时[]，能够保持视[]频的时域一致[]性，避免出现[]时间上的不连[]续或跳跃。

丰富的细节处[]理：能够处理[]视频中的丰富[]细节，包括纹[]理、边缘和高[]频信息，提升[]视频质量。

抗锯齿处理：[]能够有效抑制[]视频中出现的[]锯齿状伪影，[]改善视频的视[]觉效果。

通用性：能够[]处理不同类型[]的视频内容，[]适用于多种视[]频处理场景。[]

高质量输出：[]生成的超分辨[]率视频具有更[]高的质量和清[]晰度，可用于[]多种应用领域[]。

VideoGigaGAN 可以在多种应用场景中发挥作用，包括但不限于：

1. 视频内容制作[]：提高视频内[]容的清晰度和[]细节，使得视[]频制作过程中[]可以处理低分[]辨率素材，并[]生成更高质量[]的视频作品。[]

2. 视频监控和安[]全领域：对于[]监控摄像头捕[]捉的低分辨率[]视频进行超分[]辨率处理，从[]而提高监控系[]统的效能和识[]别能力。

3. 视频通讯和会[]议：在视频通[]话和远程会议[]中，对低分辨[]率视频进行提[]升，改善视频[]质量，提升用[]户体验。

4. 医疗影像：对[]于医学图像和[]视频进行超分[]辨率处理，提[]高医疗影像的[]清晰度和诊断[]准确性。

5. 视频内容分发[]：对于在线视[]频平台或内容[]提供商，可以[]使用 VideoG[]igaGAN[] 提高视频质量[]，提供更清晰[]的视频内容给[]用户。

产品入口：https://top.aibase.com/tool/videogigagan