Slow - Motion Video Synthesis for Basketball Using Frame Interpolation

📄 arXiv: 2511.11644v1 📥 PDF

作者: Jiantang Huang

分类: eess.IV, cs.CV

发布日期: 2025-11-10

备注: 3 pages, 4 figures

💡 一句话要点

通过微调RIFE网络，实现高质量篮球赛事慢动作视频合成

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 慢动作合成 视频插帧 深度学习 RIFE网络 篮球视频

📋 核心要点

  1. 传统篮球赛事视频帧率限制了观众对快速动作的欣赏，如扣篮和交叉运球。
  2. 通过在篮球数据集上微调RIFE网络，该方法专注于提升篮球视频慢动作合成的质量。
  3. 实验表明，微调后的RIFE在PSNR和SSIM指标上均优于Super SloMo和基线RIFE模型。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种实时的慢动作合成系统，通过在SportsSloMo数据集上微调Real-Time Intermediate Flow Estimation (RIFE) 网络，生成高质量的篮球赛事特定插帧。该流程首先从SportsSloMo数据集中提取篮球子集，然后提取训练三元组，并使用人工感知随机裁剪对RIFE进行微调。在保留的视频片段上，使用峰值信噪比 (PSNR) 和结构相似性 (SSIM) 将结果模型与Super SloMo和基线RIFE模型进行比较。微调后的RIFE达到了34.3 dB的平均PSNR和0.949的SSIM，优于Super SloMo 2.1 dB，优于基线RIFE 1.3 dB。一个轻量级的Gradio界面展示了在单个RTX 4070 Ti Super上以大约30 fps的速度进行端到端4倍慢动作生成。这些结果表明，针对特定任务的调整对于体育慢动作至关重要，并且RIFE为消费者应用提供了有吸引力的精度-速度权衡。

🔬 方法详解

问题定义：篮球赛事视频通常以30-60fps的帧率拍摄，难以清晰展现快速运动细节。现有插帧方法在处理快速、复杂的篮球运动时，容易产生模糊或失真，影响观看体验。因此，需要一种能够生成高质量、特定于篮球运动的慢动作视频合成方法。

核心思路：论文的核心思路是利用深度学习的强大能力，通过在特定篮球数据集上微调现有的高性能插帧网络RIFE，使其更好地适应篮球运动的特点。这种迁移学习的方法可以有效利用现有模型的先验知识，并针对特定任务进行优化。

技术框架：整体流程包括以下几个阶段：1) 数据集准备：从SportsSloMo数据集中提取篮球相关的视频片段。2) 数据增强：提取训练三元组，并采用人工感知随机裁剪，增加模型的鲁棒性。3) 模型微调：在篮球数据集上微调RIFE网络。4) 性能评估：使用PSNR和SSIM指标评估模型性能，并与Super SloMo和基线RIFE进行比较。5) 部署：使用Gradio构建轻量级界面，展示实时慢动作生成效果。

关键创新：该论文的关键创新在于针对特定运动（篮球）对插帧网络进行微调。与通用插帧方法相比，这种方法能够更好地捕捉篮球运动的特点，从而生成更高质量的慢动作视频。此外，人工感知随机裁剪也是一个重要的创新点，它能够提高模型对关键区域的关注度。

关键设计：论文使用RIFE作为基础网络，因为它在速度和精度之间取得了良好的平衡。损失函数和优化器等技术细节未在摘要中明确提及，但可以推测使用了常见的图像重建损失函数（如L1或L2损失）和Adam优化器。人工感知随机裁剪的具体实现方式也未详细说明，但可以推测是根据人工标注或先验知识，对包含关键运动信息的区域进行更高概率的裁剪。

📊 实验亮点

实验结果表明，微调后的RIFE模型在篮球视频插帧任务上取得了显著的性能提升。具体来说，平均PSNR达到了34.3 dB，SSIM达到了0.949，分别优于Super SloMo 2.1 dB和基线RIFE 1.3 dB。此外，该系统能够在单个RTX 4070 Ti Super上以大约30 fps的速度进行4倍慢动作生成，满足实时应用的需求。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于篮球赛事直播、视频分析、运动员训练等领域。通过生成高质量的慢动作回放，观众可以更清晰地欣赏精彩瞬间，教练员可以更准确地分析运动员的技术动作，从而提升训练效果。未来，该技术还可以扩展到其他体育项目，甚至应用于电影制作等领域。

📄 摘要（原文）

Basketball broadcast footage is traditionally captured at 30-60 fps, limiting viewers' ability to appreciate rapid plays such as dunks and crossovers. We present a real-time slow-motion synthesis system that produces high-quality basketball-specific interpolated frames by fine-tuning the recent Real-Time Intermediate Flow Estimation (RIFE) network on the SportsSloMo dataset. Our pipeline isolates the basketball subset of SportsSloMo, extracts training triplets, and fine-tunes RIFE with human-aware random cropping. We compare the resulting model against Super SloMo and the baseline RIFE model using Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and Structural Similarity (SSIM) on held-out clips. The fine-tuned RIFE attains a mean PSNR of 34.3 dB and SSIM of 0.949, outperforming Super SloMo by 2.1 dB and the baseline RIFE by 1.3 dB. A lightweight Gradio interface demonstrates end-to-end 4x slow-motion generation on a single RTX 4070 Ti Super at approximately 30 fps. These results indicate that task-specific adaptation is crucial for sports slow-motion, and that RIFE provides an attractive accuracy-speed trade-off for consumer applications.