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FlowFrames: 使用DAIN (NCNN) 或 RIFE (CUDANCNN) 进行视频插值的Windows版...

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简介：
FlowFrames是一款专为Windows用户设计的应用程序，它利用先进的DAIN（基于NCNN）或RIFE（基于CUDA NCNN）技术进行高效的视频插值处理。 流帧-用于视频插值的Windows GUI Flowframes是用于视频插值的一个Windows图形用户界面（GUI），支持DAIN NCNN以及RIFE Pytorch和NCNN实施。 Flowframes是一个开源捐赠软件，在Patreon上提供早期试用版，之后会免费发布构建版本。此仓库中的代码完整，并且没有隐藏付费内容给经验丰富的用户提供自行编译程序所需的部分。 请注意，我不会为自建版本提供支持，因为无法保证任何时刻这里的代码是稳定的。如果需要最稳定的源代码，请参考发布的版本。 安装 可以下载最新版本或beta版的Flowframes。此存储库不提供构建文件。 运行Flowframes.exe 从1.18版开始，不再有单独的安装程序，而改为使用一个包含所有必要组件的一体化存档进行分发。如果您拥有Maxwell、Pascal 或 Turing GPU，并且想要利用嵌入式Pytorch，请下载“Full”版本。

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  • FlowFrames: 使用DAIN (NCNN) 或 RIFE (CUDANCNN) 进行视频插值的Windows版...
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    FlowFrames是一款专为Windows用户设计的应用程序，它利用先进的DAIN（基于NCNN）或RIFE（基于CUDA NCNN）技术进行高效的视频插值处理。 流帧-用于视频插值的Windows GUI Flowframes是用于视频插值的一个Windows图形用户界面（GUI），支持DAIN NCNN以及RIFE Pytorch和NCNN实施。 Flowframes是一个开源捐赠软件，在Patreon上提供早期试用版，之后会免费发布构建版本。此仓库中的代码完整，并且没有隐藏付费内容给经验丰富的用户提供自行编译程序所需的部分。 请注意，我不会为自建版本提供支持，因为无法保证任何时刻这里的代码是稳定的。如果需要最稳定的源代码，请参考发布的版本。 安装 可以下载最新版本或beta版的Flowframes。此存储库不提供构建文件。 运行Flowframes.exe 从1.18版开始，不再有单独的安装程序，而改为使用一个包含所有必要组件的一体化存档进行分发。如果您拥有Maxwell、Pascal 或 Turing GPU，并且想要利用嵌入式Pytorch，请下载“Full”版本。
     
  • 重写后的标题：arXiv2020-RIFE：实时中间流估计在视频帧插值中的应用
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    该文介绍了RIFE算法在arXiv 2020上的发布，提出了一种高效的视频帧插值方法，实现了接近实时的高质量中间帧生成。 RIFE v2.1-实时视频插值 某些应用程序已集成RIFE。您可以参考相关文档以获取更多信息。 2021年2月9日新闻：我们更新了v2.0模型，更快更优！请查看我们的公告了解详情。 我们的模型可以在NVIDIA 2080Ti GPU上运行超过30 FPS的720p两倍插值。当前方法支持两倍、四倍、八倍等不同比例的插值，以及一对图像之间的多帧插值。欢迎使用我们的Alpha版本并提供反馈！ 以下是两个输入图像之间16倍插值的结果： - 二维动画 - 三维动画 - MV（音乐视频） - 影片 **用法** 安装步骤如下： ```shell git clone https://github.com/hzwer/RIFE.git arXiv2020-RIFE cd arXiv2020-RIFE pip3 install -r requirements.txt ``` 从提供的链接下载预训练的HDv2模型。
     
  • 使用 numpy.ndarray 对特定行或列进行取值
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    本教程介绍如何利用Python的numpy库中的ndarray对象快速有效地选取数组中的特定行或列，适用于数据处理和科学计算。 以下展示了一段代码示例： ```python import numpy as np b = [[1,2,0],[4,5,0],[7,8,1],[4,0,1],[7,11,1]] a=np.array([b]).reshape((5,3)) print(a) c=[1,3,4] # print(a[c]) d=np.nonzero(a[:, 2] == 0) print(d) print(a[d]) ``` 这段代码使用了numpy库，创建了一个二维数组，并对特定行或列进行了取值操作。
     
  • 使用 Android MediaProjection 进行 H264 录屏或保存为 MP4 视频
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    本项目介绍如何利用Android系统的MediaProjection API进行屏幕录制，并将H.264视频流编码后保存为MP4文件，适用于开发者学习和实践。 Android MediaProjection 可以用于录屏并将视频流保存为H264格式或MP4文件。通过MediaProjection API，开发者可以获取屏幕内容并进行录制操作。此功能在开发应用程序时非常有用，尤其是在需要记录用户交互过程的情况下。
     
  • NCNN包，Windows版
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  • 使用ResNet3D进行视频分类
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    本研究采用ResNet3D模型对视频数据进行深度学习分析，通过提取视频中的时空特征实现高效的视频分类。 该README文件详细介绍了https://github.com/kenshohara/3D-ResNets-PyTorch仓库中的ResNet3D的使用方法，并将其应用于一个新的打架数据集的视频分类任务。
     
  • 使用FFmpeg进行视频剪切
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    本教程将详细介绍如何利用开源软件FFmpeg的强大功能来执行高效的视频剪辑任务，包括裁剪、分割和合并等操作。 使用ffmpeg进行视频切割时，如果不想涉及编解码过程，则可能无法从关键帧开始切割，这会导致某些片段在播放时出现花屏现象。未来可以改进这一问题。
     
  • 使用 AVPlayer 进行视频播放
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    本教程详细介绍如何利用AVPlayer在iOS应用中实现高效、灵活的视频播放功能，涵盖基本设置、控制及自定义界面等方面。 利用AVFoundation框架实现原生视频播放功能。
     
  • 使用ffmpeg进行视频分割
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    简介：本教程详细介绍如何利用FFmpeg工具高效地对视频文件进行精确切割，适用于需要快速处理视频片段的学习者和专业人士。 此代码仅对视频进行分割。如需同时处理音频，请自行修改代码。