AMT

一键补帧,让视频更丝滑,慢动作轻松生成

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 视频生成 🍴 复刻 28 🐛 待处理 14 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 276
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,代码公开,可自行部署使用,无收费计划。

项目预览

AMT 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队MCG-NKU
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,代码公开,可自行部署使用,无收费计划。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型backward-warp,cvpr2023,frame-interpolation,optical-flow,slomo,video,video-generation
GitHub 星标★ 276
上线时间2023-04-19 00:00:00
代码更新2023-04-26
仓库体积15.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

AMT 是一个基于 CVPR 2023 论文的高效视频帧插值(补帧)开源项目。它通过全对多场变换(All-Pairs Multi-Field Transforms)技术,在保持高质量插帧效果的同时,显著降低计算开销,解决视频从低帧率到高帧率转换时的运动模糊和伪影问题。核心能力包括:支持任意比例帧率提升、处理大运动场景、提供预训练模型和推理脚本,并兼容主流深度学习框架。项目代码结构清晰,便于研究者复现和二次开发,适用于视频慢动作生成、视频修复和动画增强等场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 276

核心亮点

  • 高效的多场变换设计,在同等质量下比传统光流法更快
  • 支持任意倍率插帧,灵活应对不同帧率转换需求
  • 提供预训练模型和完整推理代码,开箱即用

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 对极高分辨率视频处理时内存占用可能较高

适用场景

  • 视频慢动作生成(如体育回放)
  • 低帧率视频修复与增强
  • 动画或电影帧率提升

替代项目

RIFE、FILM、DAIN

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