flameTimewarpML 适用于Autodesk Flame的机器学习框架插值工具。 基于arXiv2020-RIFE，原始实现： : article{huang2020rife, title={RIFE: Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation}, author={Huang, Zhewei and Zhang, Tianyuan and Heng, Wen and Shi

RIFE插值 SVFI的命令行版本 优先更新此版本 要求用户有一定python基础 已准备好的python环境 （下载链接以后放出） 要求 python 3.7.6 OpenCVPython的4.1.2 火炬1.0.0 numpy的1.16 tqdm 4.35.0 psutil 闭嘴

松鼠-RIFE视频帧插值 松鼠开发团队 基于RIFE算法的补帧软件 特色 效果更好，显存占用更小，是DAIN速度的十五倍，包含抽帧处理，可去除动漫卡顿感 一键运行，支持多卡，持续更新 使用建议 将视频压制到低帧率，例如24帧压制到8帧，之后用普通模式补8倍，环回60，和抽帧模式的效果相似，效率更高 补帧效果演示BiliBili 软件环境需求 （1）.NET Framework 4.5.2及更高版本 （2）Microsoft Visual C ++可再发行2019 （3）最新的NVIDIA显

RIFE v2.1-实时视频插值 | | | | | 某些应用程序已集成RIFE。 您可以参考 ， 和 。中文补帧软件也已经发布，免费下载 。 2021.2.9新闻：我们更新了v2.0模型，更快，更好！ 请检查我们的。 我们的模型可以在2080Ti GPU上运行30 + FPS的2X 720p插值。 当前，我们的方法支持2X，4X，8X ...插值，以及一对图像之间的多帧插值。 欢迎大家使用我们的Alpha版本并提出建议！ 来自两个输入图像的16倍插值结果： 采集 2d动画| ||

RIFE-Colab + GUI 用于Google Colab的RIFE插值脚本，以及用于Windows和Linux下本地执行的GUI。 特征 灵活的输入选项，使用FFmpeg进行解码 使用x264或NVENC进行输出以实​​现快速编码性能 多种GPU处理支持（不需要SLI，可以使用不同的GPU组合） 不同的帧处理模式-包括重复帧删除以及维护输出FPS 能够为GIF和循环视频创建循环友好输出 最大插值因子无限制 场景变化检测 批处理视频 本地安装 初始步骤： 确保可以从系统路径（Linu