time op• 데이터 종류: video → video
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.video_interpolate_flow(video, factor: 'int' = 2, win: 'int' = 3, pyr_levels: 'int' = 3, iters: 'int' = 3, reg: 'float' = 0.001, occlusion_tau: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import live4d; live4d.video_interpolate_flow(video, factor: 'int' = 2, win: 'int' = 3, pyr_levels: 'int' = 3, iters: 'int' = 3, reg: 'float' = 0.001, occlusion_tau: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opslive4d.get("video_interpolate_flow"))
동영상 (T, H, W)를 흐름으로 보간하여 (T + (T − 1)(factor − 1), H, W)로 만든다(video, 시간 초해상).
이웃한 프레임 a, b 사이에 factor − 1 장을, 앞방향 흐름(a → b)과 뒷방향 흐름(b → a)으로각각 되당긴 상의 가중 평균으로 만든다(흐름은 출력 화소의 위치에서 당기는 근사 —— 장이 균일하지 않은 곳에서는시작점에서 정의된 변위를 끝점에서 읽는 어긋남이 생긴다. 엄밀하게는 역사상을 풀 필요가 있으며, 여기서는 하지 않는다). 가중치는 시각의 가까움 × 왕복 일치(a → b → a 로 돌아오는 오차 e 에 대해 exp(−e / occlusion_tau))—— 가림이나 추정 실패로 돌아오지 않는 곳은, 그쪽의 상을 믿지 않는다. 너무 큰 변위(피라미드로 쫓을 수 없다)나 새로 나타나는 물체는 보간할 수 없어 이중상이 된다 —— 보간은 "실측 사이를 메우는" 도구이지, 없는 것을 발명하는 도구가 아니다. 참값 붙은 검증은, 2 배의 프레임 레이트로합성 → 절반으로 솎아 낸다 → 보간 → 뺀 프레임과 비교한다(examples/poc_live4d.py).
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• (아직 없음)
video 를 입력으로 받는 것)—
time)volseq_interpolate_flow · volseq_magnify_motion
*Provenance: live4d.py — LIVE4D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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