ProPainter项目简介
ProPainter是南洋理工大学S-Lab团队推出的AI视频修复项目。通过结合双域传播和蒙版引导的稀疏视频Transformer，有效提高了视频修复的性能。ProPainter能自动从视频中去除不需要的物体，填补缺失部分，甚至扩展视频视野，提供高质量的视觉内容。适合电影后期制作、历史视频资料修复以及社交媒体内容创作等领域。
ProPainter优势介绍
对象移除：能从视频中自动检测并去除不需要的物体，如广告牌、行人等，同时保持背景的连贯性和自然性。
视频补全：对于视频采集或传输过程中损坏或缺失部分，ProPainter能智能预测填补，恢复视频完整性和流畅性。
视频外扩：技术能扩展视频的现有视野，根据视频内容智能生成新的背景和场景，提供更宽广的视觉体验。
ProPainter详细报告
双域传播：结合了图像域和特征域的传播优势，利用全局对应关系进行可靠的信息传播。图像传播使用基于光流的变形对齐技术，进行全局像素级传播。特征传播采用学习到的偏移量来细化特征域中的传播，提高对遮挡和不准确光流的鲁棒性。
蒙版引导稀疏视频Transformer：利用稀疏注意力机制减少计算复杂度和内存使用，通过丢弃查询和键/值空间中的不必要和冗余窗口。仅对与掩码区域相交的查询窗口应用注意力机制，以及在键/值空间中采用时间步长来选择性地包含帧。
循环光流完成网络：高效的循环网络用于完成损坏的光流场，为后续的双域传播提供精确的光流信息。该网络使用可变形对齐技术来双向传播邻近帧的光流信息，完成光流场。
高效性设计：ProPainter的设计注重效率，通过GPU加速实现高效的图像传播和特征传播。通过简化和优化操作，减少了CPU中心复杂和耗时的处理过程。
ProPainter的项目地址
GitHub仓库：https://github.com/sczhou/ProPainter
项目地址：https://shangchenzhou.com/projects/ProPainter/
arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2309.03897
如何使用ProPainter
环境准备：确保环境安装了Python和必要的库，如PyTorch。创建并激活虚拟环境以隔离项目依赖。
依赖安装：根据ProPainter项目的要求安装所需的Python库。
代码获取：通过Git克隆ProPainter的GitHub仓库到本地。
权重下载：下载预训练的权重文件，权重是模型训练完成后的参数。
数据准备：准备需要进行视频修复的视频文件和对应的掩码图（如果有特定区域需要修复）。
配置文件设置：根据数据和需求调整配置文件中的参数。
模型推理：使用训练好的模型对视频进行推理，实现视频修复、对象移除或视频补全等功能。
ProPainter主要应用
电影和视频制作：在后期视频编辑中，ProPainter可以去除不需要的物体或标志，比如广告牌或穿帮镜头，同时补全因技术问题导致的画面缺失部分。
历史视频资料修复：对于老旧或损坏的视频资料，ProPainter能填补缺失的帧或区域，恢复视频的原始面貌。
社交媒体内容创作：内容创作者可以用ProPainter去除视频中的水印，提升视频的视觉效果和创意表达。
虚拟现实和增强现实：在VR和AR应用中，ProPainter可以扩展视频视野，创造更加沉浸式的视觉体验。
视频监控和安全：在视频监控领域，ProPainter可以去除遮挡物或填补遮挡造成的盲区，提高监控视频的可用性。
医学成像分析：在医学领域，ProPainter可用于填补医学影像中的缺失部分，帮助医生进行更准确的诊断。