大家好,今天小編來為大家解答以下的問題，關(guān)于可跟蹤水和煙霧 ， 跨幀一致性更強(qiáng)這個(gè)很多人還不知道 ， 現(xiàn)在讓我們一起來看看吧！
CoDeF是英文“the content deformation field”的縮寫，即作者在此提出了一種叫做內(nèi)容形變場(chǎng)的新方法，來用于視頻風(fēng)格遷移任務(wù) 。

文章插圖
比起靜態(tài)的圖象風(fēng)格遷移，這類任務(wù)的復(fù)雜點(diǎn)在于時(shí)間序列上的一致性和流暢度 。
比如處理水、煙霧這類元素，兩幀畫面之間的一致性非常重要 。
在此，作者“靈機(jī)一動(dòng)”，提出用圖片算法來直接解決視頻任務(wù) 。
他們只在一張圖象上部署算法，再將圖象-圖象的轉(zhuǎn)換，提升為視頻-視頻的轉(zhuǎn)換，將關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)提升為關(guān)鍵點(diǎn)跟蹤，而且不需要任何訓(xùn)練 。
這樣一來，相較于傳統(tǒng)方法，能夠?qū)崿F(xiàn)更好的跨幀一致性，乃至跟蹤非剛性物體 。
【可跟蹤水和煙霧，跨幀一致性更強(qiáng)】具體而言，CoDeF將輸入視頻分解為2D內(nèi)容規(guī)范場(chǎng) ：
“套上”分割一切算法SAM，我們就可以輕松做到視頻的對(duì)象跟蹤，完成動(dòng)態(tài)的分割任務(wù)：
“套上”Real-ESRGAN，則給視頻做超分也是信手拈來……
全部過程非常輕松，不需要對(duì)待操作視頻進(jìn)行任何調(diào)整或處理 。
不但能處理，還能保證效果 ， 即良好的時(shí)間一致性和合成質(zhì)量 。
以下圖所示 ， 相比去年誕生的Layered neural atlas算法，CoDeF能夠顯現(xiàn)非常忠于原視頻的細(xì)節(jié)，既沒有變形也無破壞 。
而在根據(jù)文本提示修改視頻風(fēng)格的任務(wù)對(duì)照中，CoDeF全部表現(xiàn)突出 ， 不但最匹配所給要求，也有著更高的完成度 。
跨幀一致性則以下圖所示：
關(guān)于“可跟蹤水和煙霧，跨幀一致性更強(qiáng)”的內(nèi)容，小編就分享到這里了，大家還有哪些需要補(bǔ)充的呢？無妨在評(píng)論區(qū)留言分享，讓更多的朋友受益！您的每一個(gè)留言，和每一個(gè)贊，都是我前進(jìn)的動(dòng)力！喜歡的話記得收藏、分享給身旁的朋友 。

• 《寶可夢(mèng)Café Mix》
• 米火炮不可能，122毫米火炮很可能
• 打針可以對(duì)紅柚進(jìn)行染色？
• 女士每天吃幾顆紅棗、喝些紅棗水，對(duì)于身體有哪些好處？
• 每天喝蒲公英水，對(duì)身體有哪些好處？
• 喝蒲公英水對(duì)身體有哪些好處？
• 飯后做什么，可以幫助身體清理血管？
• 華為突破美方技術(shù)制裁
• 一旦科學(xué)插上空想的翅膀，它就可以贏得成功
• “醋泡花生”可以吃，但其實(shí)不會(huì)治病：