論文の概要: FC-VFI: Faithful and Consistent Video Frame Interpolation for High-FPS Slow Motion Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.04899v1
• Date: Thu, 05 Mar 2026 07:41:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-06 22:06:11.124131
• Title: FC-VFI: Faithful and Consistent Video Frame Interpolation for High-FPS Slow Motion Video Generation
• Title（参考訳）: FC-VFI:高FPSスローモーション映像生成のための忠実で一貫性のあるビデオフレーム補間
• Authors: Ganggui Ding, Hao Chen, Xiaogang Xu,
• Abstract要約: 忠実で一貫したビデオフレーム保存のためのFC-VFIを提案し、(4時間)xと(8時間)解像度をサポートした。 本稿では,先行列の時間的モデリング手法を導入し,開始フレームと終了フレームから忠実度を継承し,構造認識動作誘導のセマンティックマッチング線を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.850919655503871
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large pre-trained video diffusion models excel in video frame interpolation but struggle to generate high fidelity frames due to reliance on intrinsic generative priors, limiting detail preservation from start and end frames. Existing methods often depend on motion control for temporal consistency, yet dense optical flow is error-prone, and sparse points lack structural context. In this paper, we propose FC-VFI for faithful and consistent video frame interpolation, supporting \(4\times\)x and \(8\times\) interpolation, boosting frame rates from 30 FPS to 120 and 240 FPS at \(2560\times 1440\)resolution while preserving visual fidelity and motion consistency. We introduce a temporal modeling strategy on the latent sequences to inherit fidelity cues from start and end frames and leverage semantic matching lines for structure-aware motion guidance, improving motion consistency. Furthermore, we propose a temporal difference loss to mitigate temporal inconsistencies. Extensive experiments show FC-VFI achieves high performance and structural integrity across diverse scenarios.
• Abstract（参考訳）: ビデオフレーム補間において、大規模な事前学習ビデオ拡散モデルは優れるが、本質的な生成先行に依存して高忠実度フレームの生成に苦慮し、開始フレームと終了フレームの詳細な保存を制限している。 既存の手法はしばしば時間的整合性に対する動作制御に依存するが、密度の高い光流はエラーを起こし、スパース点は構造的文脈を欠いている。 本稿では,忠実で一貫した映像フレーム補間のためのFC-VFIを提案し,映像の忠実度と動きの整合性を保ちながら,フレームレートを30FPSから120FPS,240FPSまで向上させる。 本稿では,先行列の時間的モデリング手法を導入し,開始フレームと終了フレームから忠実度キューを継承し,構造認識動作誘導のセマンティックマッチングラインを活用し,動きの整合性を向上させる。 さらに,時間的不整合を軽減するため,時間的差分損失を提案する。 FC-VFIは様々なシナリオで高い性能と構造的整合性を実現する。

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