\documentclass[12pt,a4paper]{article}
\usepackage{fontspec}
\usepackage{polyglossia}
\setdefaultlanguage{russian}
\setotherlanguage{english}
\setmainfont{DejaVu Serif}
\setsansfont{DejaVu Sans}
\setmonofont{DejaVu Sans Mono}
\usepackage{graphicx}
\usepackage{hyperref}
\usepackage{geometry}
\usepackage{amsmath}
\usepackage{float}
\usepackage{caption}
\usepackage{listings}
\usepackage{xcolor}

\geometry{margin=2cm}

\hypersetup{colorlinks=true, linkcolor=black, urlcolor=blue, citecolor=black}

\definecolor{codebg}{rgb}{0.95,0.95,0.95}
\lstset{
    basicstyle=\ttfamily\small,
    backgroundcolor=\color{codebg},
    breaklines=true,
    frame=single
}

\begin{document}

\section*{Задание}

\begin{itemize}
    \item \textbf{Подготовка данных:} Выбрать тестовый видеофрагмент с фиксированной исходной частотой $\approx$30 fps (рекомендуется сцена с динамичным движением или панорамированием камеры).
    \item \textbf{Конфигурация графического движка:} Обработка выполняется на дискретной видеокарте Nvidia RTX 3060 с использованием CUDA-ускорения.
    \begin{itemize}
        \item Выбрать базовую нейросетевую модель для интерполяции --- семейство RIFE (Real-time Intermediate Flow Estimation), версия HDv3.
    \end{itemize}
    \item \textbf{Настройка выходных параметров:}
    \begin{itemize}
        \item Режим работы: интерполяция (Interpolation).
        \item Коэффициент масштабирования кадров Multiplier: 8x для получения итоговой частоты $\approx$240 fps.
    \end{itemize}
\end{itemize}

\section*{Реализация}

\textbf{Инструмент:} Jupyter Notebook (Python 3) с использованием PyTorch 2.12 + CUDA 13.0.

\subsection*{Подготовка настроек}

Исходный код лабораторной работы доступен в репозитории: \\
\url{https://git.illegalfiles.icu/vlad.os/multimedia-lab3-video}

В качестве исходного видео была взята запись длительностью 6.3 секунды с разрешением 1920×1080 пикселей, частотой кадров 29.97 fps и общим количеством кадров 189. Обработка выполнялась с использованием библиотеки PyTorch на GPU Nvidia GeForce RTX 3060 (12 ГБ).

Настройки модели RIFE HDv3:
\begin{itemize}
    \item Предобученная модель IFNet с весами RIFE HDv3
    \item Масштаб обработки: 1.0 (полное разрешение)
    \item Режим: fp32 (полная точность)
    \item Multiplier: 8x (2\textsuperscript{3})
\end{itemize}

\subsection*{Архитектура нейросети}

RIFE основан на итеративной многомасштабной сети IFNet (Intermediate Flow Network), которая состоит из трёх последовательных блоков IFBlock. Каждый блок обрабатывает изображение на своём масштабе (4x, 2x, 1x) и итеративно уточняет оптический поток и маску слияния. Процесс интерполяции между двумя кадрами включает следующие шаги:

\begin{enumerate}
    \item Оценка двунаправленного оптического потока между кадрами $I_0$ и $I_1$ на нескольких масштабах
    \item Обратная свертка (warping) исходных кадров согласно найденному потоку
    \item Вычисление маски слияния для определения вклада каждого из искажённых кадров
    \item Синтез промежуточного кадра: $I_{mid} = warp(I_0, F_{0\rightarrow t}) \cdot M + warp(I_1, F_{1\rightarrow t}) \cdot (1 - M)$
\end{enumerate}

Для кратного увеличения частоты (8x) применяется рекурсивный подход: между каждой парой исходных кадров вычисляется средний, затем процесс рекурсивно повторяется для каждого полученного интервала.

\subsection*{Исходные кадры}

На рис.~\ref{fig:source} представлены исходные кадры видео. Видно, что кадры содержат сцену с динамичным движением, что позволяет оценить эффективность интерполяции.

\begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=0.9\textwidth]{figures/source_frames.png}
    \caption{Исходные кадры видео (исходная частота $\approx$ 30 fps)}
    \label{fig:source}
\end{figure}

\subsection*{Выходные кадры}

На рис.~\ref{fig:interp} представлены результаты интерполяции --- 7 промежуточных кадров, синтезированных между двумя исходными кадрами с использованием RIFE.

\begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=0.95\textwidth]{figures/interpolation_result.png}
    \caption{Демонстрация интерполяции 8x: исходный кадр 0, 7 промежуточных кадров (t = 0.125 .. 0.875), исходный кадр 1}
    \label{fig:interp}
\end{figure}

На рис.~\ref{fig:comparison} показано сравнение исходных и интерполированных кадров. В левом столбце --- исходные кадры, в центральном --- соответствующие им кадры из интерполированного видео (каждый 8-й), в правом --- промежуточные кадры, синтезированные сетью.

\begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=0.85\textwidth]{figures/comparison.png}
    \caption{Сравнение исходных и интерполированных кадров}
    \label{fig:comparison}
\end{figure}

На рис.~\ref{fig:diff} представлен анализ межкадровой разницы: в исходном видео средняя разница между соседними кадрами составляет 4.4, в то время как в интерполированном --- 0.86. Это подтверждает, что RIFE успешно синтезирует плавные промежуточные кадры, уменьшая межкадровую разницу в 5.2 раза.

\begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=0.85\textwidth]{figures/diff_analysis.png}
    \caption{Анализ межкадровой разницы: исходное (слева) и интерполированное (справа) видео}
    \label{fig:diff}
\end{figure}

\section*{Вывод}

В ходе выполнения лабораторной работы была изучена и реализована технология нейросетевой интерполяции кадров с использованием архитектуры RIFE (Real-time Intermediate Flow Estimation). Экспериментальным путем было установлено, что алгоритм успешно справляется с генерацией промежуточных кадров при увеличении частоты видеопотока в 8 раз (с $\approx$30 до $\approx$240 fps), обеспечивая высокую плавность динамичных сцен.

Ключевые результаты работы:
\begin{itemize}
    \item Разработан Jupyter Notebook с полным пайплайном интерполяции на базе IFNet/RIFE HDv3
    \item Выполнена обработка тестового видеофрагмента (1920×1080, 6.31 сек, 189 кадров)
    \item Получено итоговое видео с частотой $\approx$240 fps и общим количеством 1505 кадров (8.0x)
    \item Выполнен количественный анализ: межкадровая разница уменьшилась с 4.4 до 0.86 (в 5.2 раза), подтверждая равномерность синтезированных кадров
\end{itemize}

\end{document}