Beyond Boundary Frames: Audio-Visual Semantic Guidance for Context-Aware Video Interpolation

📄 arXiv: 2512.03590v1 📥 PDF

作者: Yuchen Deng, Xiuyang Wu, Hai-Tao Zheng, Jie Wang, Feidiao Yang, Yuxing Han

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-03

💡 一句话要点

提出BBF框架，利用音视频语义指导上下文感知的视频插帧

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 视频插帧 多模态融合 音视频同步 扩散模型 上下文感知

📋 核心要点

  1. 现有视频插帧方法难以处理快速、复杂和高度非线性的运动模式，尤其是在音视频同步等细粒度运动任务中。
  2. BBF框架通过增强输入设计，解耦多模态融合机制，并采用渐进多阶段训练，实现音视频语义引导的上下文感知插帧。
  3. 实验结果表明，BBF在通用插帧和音视频同步插帧任务上均超越了现有方法，实现了统一的多通道条件视频插帧。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种上下文感知的视频插帧框架BBF（Beyond Boundary Frames），该框架可以由音频/视觉语义引导。首先，我们增强了插值模型的输入设计，使其能够灵活地处理包括文本、音频、图像和视频在内的多种条件模态。其次，我们提出了一种解耦的多模态融合机制，该机制将不同的条件信号依次注入到DiT骨干网络中。最后，为了保持基础模型的生成能力，我们采用了一种渐进的多阶段训练范式，其中起始帧和结束帧的差异嵌入被用于动态调整数据采样和损失权重。大量的实验结果表明，BBF在通用插值和音视频同步插值任务上均优于专门的state-of-the-art方法，从而为在协同多通道条件下进行视频插帧建立了一个统一的框架。

🔬 方法详解

问题定义：视频插帧旨在生成视频帧序列中缺失的中间帧。现有方法，特别是基于光流的方法，在处理快速、复杂和高度非线性的运动时面临挑战。即使是最近基于扩散的方法，也难以在各种应用场景中保持清晰和时间一致性，尤其是在需要音视频同步的细粒度运动场景中。

核心思路：BBF的核心思路是利用音频和视觉语义信息来指导视频插帧过程，从而更好地理解视频内容并生成更准确的中间帧。通过将多种模态的信息融合到插帧模型中，可以克服传统方法仅依赖于相邻帧信息的局限性。解耦多模态融合机制的设计旨在避免不同模态信息之间的干扰，从而更有效地利用各种条件信号。

技术框架：BBF框架主要包含以下几个关键模块：1) 增强的输入设计，能够灵活处理文本、音频、图像和视频等多种条件模态；2) 解耦的多模态融合机制，将不同的条件信号依次注入到DiT骨干网络中；3) 渐进的多阶段训练范式，利用起始帧和结束帧的差异嵌入动态调整数据采样和损失权重。整个流程首先对输入进行编码，然后通过DiT骨干网络进行插帧，最后通过解码器生成最终的插帧结果。

关键创新：BBF的关键创新在于其多模态融合机制和渐进式训练策略。传统方法通常只依赖于相邻帧的信息，而BBF则引入了音频和视觉语义信息，从而更好地理解视频内容。解耦的多模态融合机制避免了不同模态信息之间的干扰，使得模型能够更有效地利用各种条件信号。渐进式训练策略则有助于保持基础模型的生成能力，并提高插帧结果的质量。

关键设计：在输入设计方面，BBF采用了多种编码器来处理不同模态的信息，例如文本编码器、音频编码器和图像编码器。在多模态融合方面，BBF采用了串行注入的方式，将不同模态的信息依次注入到DiT骨干网络中。在训练方面，BBF采用了渐进式训练策略，首先使用简单的损失函数进行训练，然后逐步增加损失函数的复杂度。起始帧和结束帧的差异嵌入被用于动态调整数据采样和损失权重，从而更好地适应不同的运动模式。

📊 实验亮点

实验结果表明，BBF在通用插帧和音视频同步插帧任务上均优于state-of-the-art方法。例如，在音视频同步插帧任务中，BBF在多个指标上取得了显著的提升，证明了其在处理复杂运动和多模态信息方面的优越性。与现有方法相比，BBF能够生成更清晰、时间一致性更好的中间帧。

🎯 应用场景

BBF框架具有广泛的应用前景，例如视频修复、慢动作视频生成、音视频同步编辑、虚拟现实和增强现实等领域。该框架可以用于提高视频质量，增强用户体验，并为各种多媒体应用提供更强大的技术支持。未来，该研究可以进一步扩展到更复杂的场景，例如三维视频插帧和交互式视频编辑。

📄 摘要（原文）

Handling fast, complex, and highly non-linear motion patterns has long posed challenges for video frame interpolation. Although recent diffusion-based approaches improve upon traditional optical-flow-based methods, they still struggle to cover diverse application scenarios and often fail to produce sharp, temporally consistent frames in fine-grained motion tasks such as audio-visual synchronized interpolation. To address these limitations, we introduce BBF (Beyond Boundary Frames), a context-aware video frame interpolation framework, which could be guided by audio/visual semantics. First, we enhance the input design of the interpolation model so that it can flexibly handle multiple conditional modalities, including text, audio, images, and video. Second, we propose a decoupled multimodal fusion mechanism that sequentially injects different conditional signals into a DiT backbone. Finally, to maintain the generation abilities of the foundation model, we adopt a progressive multi-stage training paradigm, where the start-end frame difference embedding is used to dynamically adjust both the data sampling and the loss weighting. Extensive experimental results demonstrate that BBF outperforms specialized state-of-the-art methods on both generic interpolation and audio-visual synchronized interpolation tasks, establishing a unified framework for video frame interpolation under coordinated multi-channel conditioning.