Flowframes – 用于视频插值的 Windows GUI

Flowframes 是开源捐赠软件。在 ​​Patreon 上进行早期访问后，构建版本将在 itch 上免费发布。此 repo 的代码是完整的，不会对想要自己编译程序或想要为开发做出贡献的经验丰富的用户设置“付费墙”。

但是，我不提供对自建版本的支持，因为我无法保证这个 repo 的代码在任何特定时刻都是稳定的。

快速安装

• 在itch上下载，或者在Patreon上下载最新的测试版本。此 repo 不提供构建。
• 按照安装程序中的说明进行操作并等待其完成
• 运行流程框架

使用 Pytorch 实现

Flowframes 配备在腾讯 NCNN 框架上运行的 RIFE-NCNN，这使得它能够在任何现代（支持 Vulkan）GPU 上运行。

但是，官方 RIFE 实现最好通过其原始的 Pytorch 实现运行。

运行这些的要求如下：

• 现代 Nvidia GPU（750 Ti、900/1000/1600/2000/3000/4000 系列）。
• Python安装包括 Pytorch（ 1.5或更高版本 ）以及包opencv-python、、sk-video。imageio
  • 如果未满足这些要求，Flowframes 安装程序将默认自动下载所有依赖项。

有关 Python 依赖项的更多详细信息

配置

所有设置都有合理的默认值，因此用户在使用该程序之前无需进行任何配置。

这里对一些比较重要的设置进行解释。

应用

• 处理方式：要么一次运行所有步骤，要么手动运行每个步骤，以防您想要编辑帧，或者手动进行重复数据删除。
• 最大视频尺寸：如果视频较大，则以此分辨率导出帧。较低的分辨率可以大大加快插值速度。
• 导出名称模式：使用变量自定义输出文件名的模式。

插值

• 要保存的输入媒体：切换音频、字幕和 MKV 元数据的传输。
• 启用透明度：插入透明度。仅当输入和输出支持透明度（PNG/GIF）时才有效。
• 导入 HQ JPEG：将从视频中提取 JPEG 而不是 PNG 帧。快速且轻量，但质量损失很小（不可见）。
• 帧重复删除：这适用于 2D 动画。删除重复项可实现平滑插值。
  • 如果您仅使用没有重复的内容（例如摄像机镜头、 CG 渲染），则应完全禁用此功能。
  • “提取过程中”适用于大多数内容。使用“精确（提取后）”可微调灵敏度。
• 循环插值：通过在最后插值回第一帧，这将使循环动画插值到完美的循环。
• 修复场景变化：这避免插入场景变化（剪切），因为这会产生奇怪的变形效果。
• 自动编码：在插值时对视频进行编码。可选择删除已编码的帧以最大限度地减少磁盘空间使用。

AI特定设置

• RIFE – UHD 模式 – 此模式改变一些缩放参数并应该改善高分辨率视频的效果。
• GPU ID：0是具有一个专用 GPU 的设置的默认设置。0,1,2,3例如，四个专用 GPU 意味着。
• NCNN 处理线程：将此数字增加到 2、3 或 4 可以提高 GPU 利用率，但也会降低速度。
• RIFE CUDA 快速模式：利用半精度（fp16）来加快速度并减少 VRAM 的使用，但可能不稳定。

视频导出

• 编码选项：设置视频/GIF 编码选项。有关详细信息，请参阅FFmpeg文档。
• 最小视频长度：通过循环确保输出与此值一样长。
• 最大输出帧速率：通过下采样限制帧速率，例如，如果您想要从 24 FPS 的视频获得 60 FPS 的输出。

调试/实验

• 显示隐藏的 CMD 窗口：这将显示 AI 进程的窗口。可用于调试。

系统要求

最低限度：

• 支持 Vulkan 的 GPU（Nvidia Kepler 或更新版本、AMD GCN 2 或更新版本）

受到推崇的：

• 支持 CUDA 的现代 GPU（Nvidia Maxwell 或更新版本），配备 6 GB 或更大的 VRAM
• 16 GB 内存
• 现代 CPU（Intel Core 7000 系列或更新版本、AMD Ryzen 1000 系列或更新版本）

常见问题 (FAQ)

问： RIFE CUDA 和 RIFE NCNN 有什么区别？我应该使用哪一个？
答：结果应该相同，但是，RIFE-NCNN 也可以在 AMD 卡上运行，而 CUDA 只能在 Nvidia 上运行。如果您有 Nvidia 卡，请使用 CUDA，因为它速度更快。

问：帧重复删除有什么用？我什么时候应该启用或禁用它？
答：它主要用于 2D 动画，其中视频具有连续的帧而没有变化。必须在插值之前删除这些帧以避免输出不连贯。对 2D 动画启用它，对恒定帧速率内容（如摄像机镜头或 3D 渲染视频）禁用它。

问：我的输出看起来很不连贯，尤其是在黑暗（或低对比度）场景中！
答：禁用重复数据删除（或降低阈值，如果你仍然需要它）

问：去重模式“提取过程中移除”和“提取后移除”在技术上有什么区别？
答： “提取过程中移除”使用 ffmpeg 的mpdecimate过滤器，根本不会提取重复的帧。“提取后移除”会提取所有帧，然后使用 Magick.NET 检查图像差异来检查重复项，速度较慢但更准确、更灵活。

问：自动编码如何工作？我应该启用还是禁用它？
答：它在插值期间编码输出视频，而不是事后编码。除非您的 CPU 性能很差，否则请启用它。

问：我下载了一个“完整”包，但现在想切换到我自己的系统 Python 安装。我该怎么做？
答：转到FlowframesData/pkgs/并删除文件夹py-tu或py-amp（无论哪个）。Flowframes 现在将尝试使用系统 Python。

项目地址：

https://github.com/n00mkrad/flowframes