将其适应为关键帧插入模型

发布时间：2025-06-24 17:12:21  作者：北方职教升学中心  阅读量：844

使用生成模型完成视频帧插入任务具有很大的优势，可以完成大的运动范围和更好的流畅帧插入任务。将模型调整为从单个输入图像预测反向运动的视频，将其适应为关键帧插入模型。这种适应性使模型能够在两个输入帧之间生成视频序列。

实验结果。

通过轻量级微调预训练的大规模图像到视频扩散模型，具体来说，

前言。本博客介绍了如何使用最流行的视频生成开源模型SVD来完成视频帧插入任务。采用双向扩散采样过程，

方案概述。

Diffusion 总结Models专栏文章:入门与实战。

---

方案概述。并结合原始的前向运动模型，

方法详细说明。

评估数据集。

目录。整合从两个关键帧开始的模型估计结果

方法详细说明。：与传统方法相比，

轻量级反向运动微调。

自我注意力试图旋转和逆转。