VTinker：引导流场上采样与纹理映射用于高分辨率视频帧插值
计算机视觉与模式识别
2025-11-21 v1
摘要
由于大像素移动和高计算成本，估计高分辨率帧的运动较为具有挑战性。因此，大多数基于流的视频帧插值（VFI）方法首先在低分辨率预测双向光流，然后使用高倍率上采样（如双线性）获取高分辨率光流。然而，这种上采样策略可能导致光流边缘出现模糊或马赛克现象。此外，高分辨率细粒度像素的运动在低分辨率运动估计中无法得到充分捕捉，导致任务导向光流错位。凭借不准确的光流，输入帧按像素逐个进行位移和拼接，导致插值帧出现幽灵效应和不连续性。本文提出一种新颖的VFI管道，VTinker，由两个核心组件组成：引导流场上采样（GFU）和纹理映射。运动估计完成后，GFU引入输入帧作为引导信息，以缓解双线性上采样光流中细节模糊的问题，使光流边缘更加清晰。随后，为避免像素级的幽灵效应和不连续性，纹理映射生成初始插值帧，称为中间代理。该代理作为清晰纹理块从输入帧中选择的线索，这些块被映射到代理上，以促进通过重建模块生成最终的插值帧。广泛的实验表明，VTinker在VFI任务中实现了最先进的性能。代码已公开：https://github.com/Wucy0519/VTinker。
引用
@article{arxiv.2511.16124,
title = {VTinker: Guided Flow Upsampling and Texture Mapping for High-Resolution Video Frame Interpolation},
author = {Chenyang Wu and Jiayi Fu and Chun-Le Guo and Shuhao Han and Chongyi Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.16124},
year = {2025}
}
备注
Accepted by AAAI 2026