連結：https://dachunkai.github.io/evtexture.github.io/
EvTexture是一種基於事件的視覺驅動的影片超解析度(VSR)技術，它利用事件訊號中的高頻細節來更好地恢復VSR中的紋理區網網域。該技術首次提出使用事件訊號進行紋理增強，透過迭代紋理增強模組逐步探索高時間解析度的事件資訊，實作紋理區網網域的逐步細化，從而獲得更準確、豐富的高解析度細節。在四個資料集上，EvTexture達到了最先進的效能，特別是在Vid4資料集上，與最近的基於事件的方法相比，可以獲得高達4.67dB的增益。
需求人群：
- EvTexture技術主要面向影片處理和增強領網網域的研究者和開發者，特別是那些專注於影片超解析度和動態範圍擴充的研究。它適合需要高時間解析度和高動態範圍的影片應用，如高速影片分析、虛擬實境和增強現實等。
使用場景示例：
- 在Vid4資料集上實作紋理細節的顯著增強
- 在REDS4資料集上進行4倍超解析度處理
- 在Vimeo-90K-T資料集上進行影片質量提升
產品特色：
- 利用事件訊號進行高頻紋理細節恢復
- 迭代紋理增強模組逐步細化紋理區網網域
- 在多個資料集上實作最先進的效能
- 特別適用於紋理豐富的Vid4資料集
- 與傳統基於事件的方法相比，顯著提高增益
- 支援4倍影片超解析度(4× VSR)
使用教學：
1. 下載並安裝EvTexture模型
2. 準備需要進行超解析度處理的影片素材
3. 根據EvTexture的文檔配置必要的引數
4. 執行EvTexture模型對影片進行處理
5. 觀察和評估處理後的影片質量，特別是紋理細節的恢復效果
6. 根據需要調整引數，以獲得最佳的超解析度效果