DreamMover：利用扩散模型先验实现大动作图像插值的语义一致性技术

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DreamMover: Leveraging the Prior of Diffusion Models for Image Interpolation with Large Motion 介绍： https://dreamm0ver.github.io/ 代码： https://github.com/leoShen917/DreamMover 论文： https://arxiv.org/abs/2409.09605 DreamMover  是一种创新的图像插值方法，由来自华中科技大学和Adobe Research的研究人员共同开发。它旨在解决两张具有大幅运动的图像之间生成中间图像的问题，同时确保生成的图像在语义上保持一致性。 该方法基于预训练的扩散模型，利用其强大的语义认知和表示能力，填补了输入图像中可能缺失的中间语义信息。DreamMover 包含三个核心组件：自然光流估计器、两级融合策略和自注意力连接替换方法， 这些组件共同工作，以生成具有高度语义一致性的中间图像。 总之，DreamMover通过结合先进的图像处理技术和深度学习模型，为大动作图像插值提供了一种有效且语义一致的解决方 ………………………………