PipeFlow: 基于管道处理和运动感知帧选择的长视频编辑

本文解决了长视频编辑的计算瓶颈问题，这是该领域的一个重大挑战。 提出的 PipeFlow 方法通过引入管道处理、运动感知帧选择和插值，提供了一个实用的解决方案。 关键贡献是能够使编辑时间与视频长度线性扩展，从而能够编辑潜在的无限长视频。 与现有方法（TokenFlow 和 DMT）相比，性能提升显着，证明了所提出方法的有效性。

• •提出了 PipeFlow，一种用于长视频的可扩展视频编辑方法。
• •采用运动分析来跳过对低运动帧的编辑。
• •利用管道任务调度算法进行并行处理。
• •利用基于神经网络的插值来实现平滑过渡。
• •与现有方法相比实现了显着的加速，从而能够编辑潜在的无限长视频。