INFO: [Route 35-416] Intermediate Timing Summary | WNS=-2.642 | TNS=-247.337| WHS=-9.819 | THS=-21013.553|

根据引用中的描述，该论文提出了一种调整和融合的方式，以降低仿射结果中的伪影问题。这种方式包括使用软融合图 M 和重建残差项 Δ 来融合两个warp帧。此外，根据引用的说明，该方法使用卷积神经网络（CNN）来融合和完善warp后的帧。它基于backward warping的方法，通过近似中间流来合成帧。最后，根据引用，该算法通过将输入帧输入到IFNet来直接估计中间流，并使用线性运动假设近似另一个中间流。然后，通过backward warping输入帧得到两个粗略结果，为了消除warp后的伪像，使用编解码器将输入帧、近似流和warp后的帧馈入融合过程，以生成最终的插帧图像。

根据引用的描述，该中间流算法的整体流程如下：
1. 输入两帧图像 I0 和 I1。
2. 使用IFNet来直接估计中间流 Ft->0。
3. 使用线性运动假设近似另一个中间流 Ft->1。
4. 通过backward warping输入帧得到两个粗略结果 I^0->t 和 I^1->t。
5. 使用融合算法（如FusionNet）将输入帧、近似流和warp后的帧馈入融合过程。
6. 生成最终的插帧图像 It^。

综上所述，该算法通过估计中间流和融合多个输入帧来生成插帧图像，以解决视频插帧中的伪影问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [RIFE-实时视频插帧算法 | RIFE：Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation](https://blog.csdn.net/weixin_42096202/article/details/110386330)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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