RIFE AI補間とは?その仕組みは?

RIFE補間はAIによるフレーム補間技術で存在しない推移フレームを動画シーケンスに作成してフレームレートを上げ見た目をスムーズにします。Zhewei Huang、Tianyuan Zhang、Wen Heng、Boxin Shiが開発したRIFEはニューラルネットワークを使い、実存するフレームの動きや細部から推定して中間フレームを生成します。

この高度なフレーム補間方法はスローモーション動画のフレームレート向上からゲームプレイ動画の途切れを抑え次世代ディスプレイに対応させることまでさまざまに応用されています。本記事では、RIFE補間とは何かを深堀りしてこの有望なAI技術の仕組みを紹介します。

パート1. RIFE AI補間とは？

単に「RIFE（Real-Time Intermediate Flow Estimation、リアルタイム中間フロー判断）」としても知られるRIFE AI補間は、動画フレーム補間用の技術です。主に動画のフレームレート向上に使われるAIによる手段です。これは実存するフレームの間にフレームを生成し、処理後動画の動きをスムーズにしてフレームレートを上げるというものです。

RIFE AI補間とRIFEニューラルネットワークの主な目的は動画再生をなめらかにすることです。特に以下のような場面に役立ちます。

スローモーション動画の生成:追加フレームを作成することで、RIFEでは質が高いスローモーション動画をハイスピードカメラで撮影することなく作成できます。
スポーツ番組：動きが速いスポーツ映像をなめらかにし、見やすくて魅力的な映像に仕上げます。
動画の復元とアップスケーリング：古く、フレームレートが低い動画の場合、RIFEでより現代的、高フレームレート水準にアップグレードし、視聴体験を高めます。

パート2. RIFE補間の仕組みは？

RIFEフレーム補間（RIFE）は、フレーム補間専用に設計された深層学習アルゴリズムを使用して機能します。主な過程は重要な数段階に分けられます。

動きの判断

最初の段階は動画内の連続するフレームの間の動作を判断することです。RIFEでは深層ニューラルネットワークを使って2つのフレームを分析して最初のフレームから次のフレームにかけて場面に映る被写体がどんな動きをするか理解します。正しく動作を判断するのは質が高い中間フレームを生成するために重要なのでこの段階が重要です。

中間フレーム合成

動作を判断したら、RIFEのアルゴリズムが既存の2つの間に当てはまる新たなフレームを生成します。動作の判断から物体の位置や見た目を予測し、時間的な中間地点にこうした合成フレームが作られます。

目標は元映像の流れや連続性に合うフレームを、まるで元からその動画の一部であるかのように作ることです。

フロー投影

RIFEではフロー投影と呼ばれる技術が使われ、補間されたフレーム内での動作表現の精度を高めます。ここでは判断したモーションベクトルを生成したフレームに投影し、動作の軌跡をなめらかにして一貫性を持たせます。

コンテキストアウェア統合

不要物を避けなめらかな統合を実現するため、RIFEは場面の文脈や質感を考慮します。つまり動画の細部を繊細に反映した補間で、さまざまな種類の複雑な動きや場面に対応して自然な仕上がりを生み出します。

即時処理

パート3. 最高におすすめのAI補間ツール

HitPaw VikPeaは抜群の補間および補正ツールとして最高におすすめです。高度なAIアルゴリズムやモデルを用いたHitPawなら、フレームレートを上げて動画をなめらかにできます。

補間、アップスケーリング、修復、さらに補正全般用の強力なAIを備えたHitPaw VikPeaは、映像に新たな命を吹き込むのに最高の選択肢です。

特徴

以下のような主な特徴があるHitPaw VikPeaは優れたAI補間ツールです。

強力なフレーム補間モデルで推移フレームを挿入し、スローモーション効果用に60fps以上までフレームレート向上
8K解像度までの画期的なアップスケーリングで、重要な細部を保ちながら動画を拡大
ノイズ低減や鮮明化ツールで不要物やぼやけを除去
ワンクリックで簡単に使える自動補正
一括処理で効率的に複数動画に対応
GPUアクセラレーションで素早く、質の高い動画補正
エクスポートした動画に透かしなし

手順

補間と補正にHitPaw VikPeaをしようかいしするには：

手順1：公式サイトからHitPaw VikPeaをダウンロードおよびインストールします
手順2：補正したい元動画をインポートします。HitPawはMP4、MOVその他の一般的な形式に対応します。
手順3：動画の種類に対応したAIモデルを選択します。スローモーション用フレーム補間なら、フレーム補間モデルを選びます。これにより低FPS動画を高フレームレートにスムーズに変換します。
手順4:動画に対するAI補正の効果をプレビューします。満足なら、補間およびアップグレードした動画を好みの形式でエクスポートします。

パート4. RIFE補間のよくある質問

Q1. RIFEはオープンソースですか？

A1. RIFE（リアルタイム中間フロー判断）はもちろんオープンソースです。ソースコードはGitHubで入手でき、開発者や研究者がアクセス、改変、開発に貢献できます。このオープンソースという性質により共同開発や技術向上がしやすいのです。

Q2. Linux向けフレーム補間ソフトは？

A2. Linuxでのフレーム補間には、「FFmpeg」というソフトが幅広く使われています。FFmpegは動画や音声を記録、変換、配信できる総合的マルチメディアフレームワークです。フレーム補間用には「tblend」や「minterpolate」といった特別な動画フィルターがあります。

Q3. AIフレーム補間の仕組みは？

A3. AIフレーム補間にはフロー判断と深層学習技術を用います。動画シーケンスで中間フレームを予測および生成し、動きをなめらかにします。この過程ではフレーム間の物体の動きを分析して中間位置を表す新たなフレームを合成し、なめらかで質の高いモーション補間を実現します。

まとめ

つまり、RIFE AI補間では画期的な深層学習を活用して存在しないフレームをスムーズに生成し、フレームレートを上げて優れたスローモーションや全般的な動画補正を実現します。この技術が進化を続ける中、HitPaw VikPeaのようなAIツールはこうしたアルゴリズムを取り入れて映像に新たな命を吹き込むのに役立っています。

AI二より補強された強力なアップスケーリングとフレーム補間で、HitPawならたった数クリックで簡単に動画を復活できます。FPS向上、解像度拡張、破損補修がしたいなら、この補間用AIを備えた使いやすいソフトで動画コレクションを効率的に一括処理しましょう。