基于翻译的视频到视频合成

翻译-based 视频合成（TVS）已成为计算机视觉领域的重要研究方向，旨在实现视频在不同领域之间的转换，同时保持时间连续性和原始内容特征。该技术已广泛应用于视频超分辨率、颜色化、分割等领域，通过将传统图像到图像翻译的能力扩展到时间域。TVS 的主要挑战之一是在合成过程中引入闪烁性伪影和帧与帧之间的不一致性，这需要确保视频帧之间平滑而连贯的转换。为应对这一挑战，人们创建了多样化的策略和算法以缓解这些不必要的后果。本综述广泛审查了 TVS 最新进展，彻底探讨了新兴方法，阐明了用于高效视频合成所采用的基本概念和机制。本次调查还阐明了这些方法的内在优势、局限性、适用场景以及未来发展潜力。