视频 inpainting 的上下文感知输入编排
计算机视觉与模式识别
2025-05-06 v2
摘要
传统的神经网络驱动的填充方法在移动设备的处理功耗和内存限制下难以提供高质量结果。我们的研究引入一种创新方法，通过改变输入数据的组成来优化内存使用。通常，视频填充依赖于预定的一组输入帧，如相邻帧和参考帧，常限制为五帧集合。我们的关注点在于考察不同输入帧比例对填充视频质量的影响。通过根据光流和掩码变化动态调整输入帧的组成，我们观察到在包括快速视觉上下文变化等各种内容方面都有所改善。
引用
@article{arxiv.2411.16926,
title = {Context-Aware Input Orchestration for Video Inpainting},
author = {Hoyoung Kim and Azimbek Khudoyberdiev and Seonghwan Jeong and Jihoon Ryoo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.16926},
year = {2025}
}