AI“隐身衣”技术：光流边缘引导视频补全

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2023-07-08 08:48:31

简介

刚刚过去的2020年ECCV（欧洲计算机视觉国际会议），有一项AI“隐身衣”技术引人瞩目。该技术来自本次会议收录的论文《光流-边缘引导的视频补全》（Flow-edgeGuidedVideoCompletion）。ECCV是计算机视觉三大会议之一，每两年举办一次，论文录取率仅27%。

本次研究成果主要是开发出一项AI视频处理算法，其能实现诸多“炫彩”成果：比如正在行驶的车辆，突然人间蒸发。正在坐秋千的小孩，突然只剩下秋千架；正在骑马的运动员，跨过栏杆人和马都不见。这不是变魔术，而是本次AI视频处理算法的功能之一，它依托一种名为光流引导（OpticalFlow）的方法。

算法原理

该研究的主要原理——光流法是视域中物体运动检测的概念，其用于描述运动所造成的观测目标、表面或边缘的运动，主要应用于计算机视觉和影像处理等。本次研究主要包含三个步骤：光流完成（Flowcompletion）、内容传播（Temporalpropagation）和融合（Fusion）。

算法优点

此次算法相比同类算法主要有三大优点：第一，此前的补全视频中，用户可明显看出视频“补过”，“补丁”边界处非常明显。而使用本次算法得到的补全视频，其补全区域是无痕的。第二，此前用算法给视频补帧时，只能补到前一帧和后一帧，如果找不到前一帧或后一帧的信息，就会无法补全。而本次算法，不仅能补全前一帧和后一帧，还能跳着补帧。第三，以前的算法补出来的光流不是很平滑，往往带有明显的接缝。而该团队的算法主要基于光流边缘进行补全，最终可得到分段光滑的光流。

应用前景

本算法已经在GitHub开源，任何人都可以免费使用。已经开源，可供厂商和个人使用。在肉眼观感上，依托该算法修复的视频，已能做到无痕抹除水印、无痕补全画面残缺，在目标识别和影视后期（视频编辑）中，具有很大应用前景。除用于视频编辑外，Vlog创作者们可使用该算法，营造一个人突然消失的场景。普通用户则可完成“美图秀秀”式的视频处理，比如假期旅游拍摄视频时，可能你本来想拍景点，但由于游客太多挡住了景点，使用该算法就能把游客删掉，最终只保留景点本身的视频。

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