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Frame Interpolation是一个由Google Research开发的技术，用于在两个输入帧之间进行帧插值，以生成平滑的视频过渡。这项技术特别适用于处理大场景运动的帧插值。

主要特点：

大场景运动：专门设计用于处理大范围场景运动的帧插值。Tensorflow>：提供了一个高质量的神经网络实现。无需额外预训练网络：与需要光学流或深度等预训练网络的方法不同，Frame Interpolation使用统一的单网络方法。

主要功能：

帧插值：在两个输入帧之间生成中间帧。多尺度特征提取：使用共享卷积权重的多尺度特征提取器。从帧三联体训练：模型仅从帧三联体（两个输入帧和一个输出帧）训练。

使用示例：

准备两个输入帧和所需的插值次数。使用Frame>总结：

Frame Interpolation是一个开源的神经网络模型，能够在两个视频帧之间生成高质量的中间帧，特别适合需要处理大范围场景运动的应用。它在Replicate平台上运行，费用较低，且能够在Nvidia T4 GPU硬件上高效完成预测。

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