フレーム補間・中割り¶
アニメーション・モーション
オープンソース¶
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Bridging Event Streams and DiT: Event-Guided Video Frame Interpolation AIが発見
2026
本論文は、イベントカメラからの高時間解像度な運動手がかりを活用して潜在拡散モデルをガイドし、イベント支援モデルをトレーニングすることなく、モーションブラーや構造的歪みを解決するイベントガイド型ビデオフレーム補間フレームワークを提案します。
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Following Motion for Sequential Modeling in Video Frame Interpolation AIが発見
2026
MGMVFI（Motion-Guided Mamba for Video Frame Interpolation）は、動的な運動軌道を組み込むことで、事前定義されたスキャン順序の制限を克服し、選択的状態空間モデル（Mamba）をビデオフレーム補間に適応させます。
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MASS: Motion-Aligned Selective Scan for Refinement in Flow-Based Video Frame Interpolation AIが発見
2026
MASS（Motion-Aligned Selective Scan）は、選択的状態空間モデル（SSM）における特徴スキャンを物理的な運動に合わせるように再定式化し、大きな非線形運動や複雑な遮蔽下での補間精度を向上させるビデオフレーム補間フレームワークです。
mambastate-space-modelvideo-interpolation -
SNM-VFI: Symmetric Nonlinear Motion-Guided Generative Video Frame Interpolation AIが発見
2026
SNM-VFIは、対称非線形運動モデルから得られる対応関係を考慮したフレームを用いて、事前学習済みのビデオ拡散モデルの生成プロセスをガイドする、モーション制御可能な生成型ビデオフレーム補間のためのトレーニングフリーなフレームワークです。
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SPEED: One-Step Pixel Diffusion for High-quality Video Frame Interpolation AIが発見
2026
高品質なビデオフレーム補間のための1ステップピクセル拡散フレームワーク。潜在空間ではなくピクセル空間で直接動作し、動的パッチスケーリングを備えた段階的なマルチステージアーキテクチャを採用することで、詳細の損失を防ぎ、高速な推論を実現する。
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EDEN AIが発見
2025
複雑で大きな動きを伴うシナリオに対応するために設計された、最先端の拡散ベースのビデオフレーム補間モデル。トランスフォーマーベースのトークン設計を利用して、従来のフローベースの手法に見られるブレを排除し、鮮明で時間的一貫性のある中間フレームを生成します。
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Hierarchical Flow Diffusion for Efficient Frame Interpolation AIが発見
2025
階層的拡散モデルを用いて双方向オプティカルフローを明示的にモデリングするビデオフレーム補間手法。デノイジング処理における探索空間を縮小し、フロー誘導型の画像シンセサイザーを使用することで、従来の拡散ベースの手法よりも10倍以上高速でありながら、最先端の精度を達成しています。
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MoG-VFI AIが発見
2025
フローベースの動きの安定性と生成モデルの柔軟性を融合し、明示的なモーションガイダンスを統合することで高品質な中間フレームを合成するフレーム補間フレームワーク。
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MoMo AIが発見
2025
モーションモデリングをピクセル空間の生成から分離することで、計算コストを抑えつつ高い知覚的品質を実現する、拡散モデルベースのビデオフレーム補間手法。
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PoseFuse3D-KI: Controllable Human-centric Keyframe Interpolation with Generative Prior AIが発見
2025
3D人間のガイダンス信号（SMPL-Xなど）をビデオ拡散モデルに統合し、複雑で関節の多い人間の動きに対して制御可能なキーフレーム補間を実現するフレームワーク。
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SAGE: Structure-Aware Generative Video Transitions between Diverse Clips AIが発見
2025
大きな時間的ギャップや顕著なセマンティックの違いを持つ多様なビデオクリップ間に、構造を考慮した中間フレームを合成するために設計された生成型ビデオ遷移フレームワーク。
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SG-RIFE AIが発見
2025
DINOv3からの高密度な意味論的プライアを注入することで、フローベースの手法と拡散ベースのモデルのギャップを埋めるリアルタイムのビデオフレーム補間フレームワーク。ほぼリアルタイムの速度を維持しながら、拡散モデルに匹敵する知覚的品質を達成します。
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Time-adaptive Video Frame Interpolation based on Residual Diffusion AIが発見
2025
伝統的な手描きアニメーション向けに特別に設計された、拡散ベースのビデオフレーム補間手法。補間時間を明示的に処理および再推定することで、大きな時間的変動や非線形な動きに対応します。
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TLB-VFI: Temporal-Aware Latent Brownian Bridge Diffusion for Video Frame Interpolation AIが発見
2025
ビデオフレーム補間のための時間認識型潜在ブラウン橋拡散モデル（TLB-VFI）。少ないパラメータと学習データで高い時間的一貫性を維持しつつ、非常に効率的に動作するよう設計されています。
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ToonComposer: Streamlining Cartoon Production with Generative Post-Keyframing AIが発見
2025
ToonComposerは、2Dアニメのキーフレーム補間（原画間動画生成）と着色を統合した生成モデルであり、大きな非剛体運動を伴う疎なキーフレームから滑らかで時間的一貫性のあるフレーム系列を直接生成します。
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BiM-VFI: Bidirectional Motion Field-Guided Frame Interpolation for Video with Non-uniform Motions AIが発見
2024
加減速や方向転換などの非一様な動きを含むビデオ向けに設計されたフレーム補間モデル。双方向運動フィールドを用いて時間と位置の曖昧さを解消し、ぼやけを低減する。
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Frame Interpolation with Consecutive Brownian Bridge Diffusion Model AIが発見
2024
生成される潜在表現の累積分散を低減するために連続ブラウン橋拡散プロセスを提案し、高忠実度な補間結果を達成する拡散ベースのビデオフレーム補間モデル。
brownian-bridgediffusion-modelframe-interpolation -
Framer AIが発見
2024
ユーザーが選択したキーポイントの軌跡をカスタマイズすることで、2つのキーフレーム間の遷移プロセスを制御できるインタラクティブなフレーム補間フレームワーク。
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Generalizable Implicit Motion Modeling for Video Frame Interpolation AIが発見
2024
双方向フローから時空間的な動きの潜在変数をエンコードし、フレーム補間のための入力固有の動きの事前分布を効果的に表現する、汎用的な暗黙的運動モデリング（GIMM）を提案。
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Generative Inbetweening through Frame-wise Conditions-Driven Video Generation AIが発見
2024
2つの入力キーフレーム間の時間的一貫性と動きのコヒーレンスを大幅に向上させるために、フレームごとの条件付けを利用してビデオ拡散モデルをガイドする生成的なインビトウィーニング（中割り）フレームワーク。
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Generative Inbetweening: Adapting Image-to-Video Models for Keyframe Interpolation AIが発見
2024
事前学習済みの画像からビデオへの拡散モデルをキーフレーム補間用に適応させ、開始フレームと終了フレームを条件とする順方向および逆方向のビデオシーケンスを予測・融合する手法。
diffusioninbetweeningkeyframe -
InterpAny-Clearer AIが発見
2024
加減速などの非均一な運動における速度の曖昧さの問題に対処するため、新しいインデックス手法を導入し、大幅に鮮明な補間フレームを生成するビデオフレーム補間フレームワーク。
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Joint Stroke Tracing and Correspondence for 2D Animation AIが発見
2024
2Dアニメーションの中割り（インビトウィーニング）のための、ストロークトレーシングと対応関係の共同フレームワーク。連続するラスタキーフレームと開始キーフレームの単一のベクター描画を入力とし、標準的な2Dアニメーションワークフローと互換性のある、1対1のストローク対応を持つベクター画像を生成します。
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LayerInbetween: Occlusion-Aware Stroke Correspondence and Inbetweening with Automatic Layering AIが発見
2024
2Dアニメーションにおけるオクルージョンを考慮したベクターストロークの対応付けと自動中割り（インビトウィーニング）のためのフレームワーク。自動レイヤリングにより、遮蔽されたストロークのトレースと対応探索をガイドし、中間フレームでのオクルージョンを解決する。
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LDMVFI AIが発見
2024
単なるピクセルレベルの再構成損失に依存するのではなく、知覚的品質の観点から補間タスクにアプローチする、潜在拡散モデル（LDM）ベースの生成的なビデオフレーム補間手法。
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PerVFI AIが発見
2024
動きのエラーによって生じるブレやゴーストを解決する、知覚重視のビデオフレーム補間手法。非対称ブレンディングとノーマライジングフローに基づく生成モジュールを利用して、鮮明でリアルな中間フレームを合成します。
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SGM-VFI AIが発見
2024
局所的な受容野の制限を緩和するため、グローバルレベルのマッチング情報を統合することで、大きな動きを伴うシーンに対応するビデオフレーム補間パイプライン。
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SPEED: One-Step Pixel Diffusion for High-quality Video Frame Interpolation AIが発見
2024
SPEEDは、高品質なビデオフレーム補間のためのワンステップ・ピクセル拡散フレームワークです。動的なパッチスケーリングを備えた段階的なマルチステージアーキテクチャを採用し、単一のステップでマルチスケールの動き、構造、および外観の表現を効果的に捉えます。
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Thin-Plate Spline-based Interpolation for Animation Line Inbetweening AIが発見
2024
薄板スプライン（TPS）変換を利用してキーポイントの対応関係をモデル化し、アニメーション線画における大きな動きや線の途切れを効果的に処理する線画補間（中割り）手法。
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ToonCrafter: Generative Cartoon Interpolation
2024
カートゥーン/アニメのキーフレーム間の中割りフレームを合成する拡散ベースの生成的補間。大きな非線形の動きやオクルージョンに対応。
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VFIMamba: Video Frame Interpolation with State Space Models AIが発見
2024
状態空間モデル（SSM/Mamba）をビデオフレーム補間に適応させた初のアプローチであり、効率的なフレーム間モデリングと高解像度合成のためにMixed-SSMブロックを利用する。
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ViBiDSampler: Enhancing Video Interpolation Using Bidirectional Diffusion Sampler AIが発見
2024
1フレームの画像から動画を生成するモデルを、開始・終了の2フレーム条件付き生成に適応させる双方向拡散サンプリング戦略。CFG++と双方向拡散サンプリング（DDS）を用いて、時間的一貫性のある高品質なキーフレーム補間を実現する。
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AMT: All-Pairs Multi-Field Transforms for Efficient Frame Interpolation AIが発見
2023
すべての画素ペアに対する双方向相関ボリュームとマルチフィールド変換を利用して、相関の取得とフローの洗練を行う、軽量かつ高速で高精度なビデオフレーム補間モデル。
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AnimeInbet AIが発見
2023
白黒のカートゥーン線画の中間フレーム生成（インビトウィーニング）に特化したディープラーニングフレームワーク。頂点幾何埋め込み、頂点対応トランスフォーマー、可視性予測器を用いることで、大きな動きに対してもクリーンで完全な中間線画を合成します。
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Bridging the Gap: Sketch-Aware Interpolation Network for High-Quality Animation Sketch Inbetweening AIが発見
2023
SAIN（Sketch-Aware Interpolation Network）は、2Dアニメの手描きスケッチ動画生成に特化したフレーム補間ネットワークであり、細い線の構造を維持しながらキーフレーム間の大きな非剛体運動に対応します。
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ComfyUI-Frame-Interpolation AIが発見
2023
RIFE、FILM、AMTなどの様々な最先端ビデオフレーム補間モデルを生成ワークフローに統合する、ComfyUI用の包括的なカスタムノードセット。
comfyuiinterpolationvfi -
Extracting Motion and Appearance via Inter-Frame Attention for Efficient Video Frame Interpolation AIが発見
2023
統合された軽量なハイブリッドCNN-Transformerアーキテクチャにおいて、フレーム間アテンションを利用して動きと外観の情報を抽出する、効率的なビデオフレーム補間モデル。
attentioninterpolationvfi -
GMFSS AIが発見
2023
GMFlowをベースにしたオープンソースのビデオフレーム補間フレームワーク。特にアニメやカートゥーン映像向けに最適化されており、滑らかな動きの遷移を実現します。
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GMFSS Fortuna AIが発見
2023
GMFlowをベースに開発され、2Dアニメーション制作向けに特別に最適化および微調整された、コミュニティで非常に人気の高いビデオフレーム補間モデル。
animegmflowvfi -
FILM AIが発見
2022
大きな動きを伴う2枚の入力画像から複数の中間フレームを合成するために設計された、単一ネットワークのフレーム補間モデル。スケール間で重みを共有するマルチスケール特徴抽出器を備え、フレームの教師あり学習のみでトレーニング可能です。
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IFRNet AIが発見
2022
高速かつリアルタイムな中間フレーム合成のために設計された、効率的なエンコーダ・デコーダベースのネットワーク。双方向の中間フローフィールドと中間特徴量を共同で洗練し、補間品質と推論速度の優れたバランスを実現します。
efficientframe-interpolationreal-time -
RIFE: Real-Time Intermediate Flow Estimation
2022
高速なフローベースのフレーム補間モデル。アニメ向け調整版とともに、中割りフレーム生成や低フレームレートアニメの滑らか化に広く使われる。
interpolationreal-time -
AnimeInterp AIが発見
2021
非線形な動きや大きな変位といったアニメ特有の課題に対応する、アニメーション専用のビデオフレーム補間フレームワーク。セグメントガイド付きマッチング、再帰的フロー洗練、ワーピング・合成モジュールを利用して、高品質な中間フレームを生成します。
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AnimeInterp: Deep Animation Video Interpolation
2021
平坦な色と大きな動きを持つカートゥーン/アニメ向けに設計された、セグメント誘導のフレーム補間。実写向け補間の弱点に対処する。
animeinterpolation -
EISAI AIが発見
2021
知覚的品質の向上に焦点を当てた2Dアニメーションフレーム補間システム。フォワードワーピング補間のためのSoftsplatLite（SSL）と、極端な動きに対応し手描きのシャープな線を維持するための知覚損失駆動型の学習スキームを導入しています。
animeinterpolationperceptual-quality -
Flowframes AIが発見
2021
RIFE、DAIN、FLAVRなどの高度なAIモデルをサポートし、低フレームレートの動画を滑らかな高フレームレート映像に変換する、人気のオープンソースWindows向けGUIアプリケーション。
dainguiinterpolationrife -
FLAVR: Flow-Agnostic Video Representations for Fast Frame Interpolation AIが発見
2020
FLAVRは、オプティカルフロー推計やワーピングに依存せず、3D時空間コンボリューションを用いて直接中間フレームを予測するフローフリーの動画フレーム補間アーキテクチャです。
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DAIN AIが発見
2019
深度情報を探索することでオクルージョンを明示的に検出する、古典的な深度対応ビデオフレーム補間モデル。深度対応フロー投影レイヤーを導入して中間フローとフレームを合成し、オブジェクトが重なり合う複雑なシーンで高い効果を発揮します。
depth-awareframe-interpolationoptical-flow
商用・業界ツール¶
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CACANi AIが発見
2022
コンピューター支援による中割り（インビトウィーン）と彩色に特化したプロフェッショナル向けの2Dベクトルアニメーション制作ソフト。キーフレームからストロークの対応関係を維持したまま中間フレームを自動生成し、クリーンアップや動画工程の作業負荷を大幅に軽減する。
animeinbetweeningsoftwarevector -
Squirrel Video Frame Interpolation (SVFI) AIが発見
2021
RIFEやGMFSSなどのAIモデルを利用して、低フレームレートの動画や連番画像を滑らかな高フレームレート動画に変換する、アニメ制作者や動画編集者に広く使われているビデオフレーム補間・高画質化アプリケーション。
animationappinbetweeningrife -
SVFI AIが発見
2021
アニメファンや動画クリエイターに広く利用されている、人気のコンシューマー向けビデオフレーム補間・アップスケーリングソフトウェア。RIFEやGMFSSなどの様々なAIモデルを統合し、低フレームレートの動画や連番画像を滑らかな高フレームレート映像に変換します。
anime-upscalingguisoftware -
SVFI (Squirrel Video Frame Interpolation) AIが発見
2021
ビデオエディターやアニメクリエイターに広く使用されている、人気の商用ビデオフレーム補間および超解像ソフトウェアツールです。RIFEやGMFSSなどの高度なAIモデルを統合し、低フレームレートのアニメーションを高画質化・滑らかに補間します。
animeappinbetweeninginterpolation -
SmoothVideo Project AIが発見
2011
再生中にビデオのフレームレートをリアルタイムで向上させる、実績のあるフレーム補間ソフトウェア。GPUアクセラレーションと高度な動きベクトルアルゴリズムを利用して、標準的な動画をリアルタイムで60 FPSや120 FPS以上に補間します。
playbackreal-timesoftware
