SeedVR
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SeedVR专注于修复各种类型的视频，包括但不限于提高视频分辨率、去除噪声、修复损坏的视频帧等，以提升视频的整体质量。

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SeedVR简介

SeedVR是一个针对通用视频修复（Generic Video Restoration，简称VR）的Diffusion Transformer（DiT）模型。该模型旨在高效地解决分辨率限制问题，通过采用大非重叠窗口注意力机制，实现了在较低计算成本下达到竞争性的视频修复质量。

SeedVR主要功能

  • 视频修复：SeedVR专注于修复各种类型的视频，包括但不限于提高视频分辨率、去除噪声、修复损坏的视频帧等，以提升视频的整体质量。
  • 高效计算：通过创新的模型设计，SeedVR能够在保持修复质量的同时，显著降低计算资源的消耗，使其适用于大规模视频处理任务。
  • 适应不同分辨率：该模型能够处理任意输入分辨率的视频，不受传统方法中输入空间维度必须是窗口大小倍数的限制，提高了模型的灵活性和实用性。

    • SeedVR主要特点

  • 创新的模型架构：SeedVR采用MM-DiT作为骨干网络，并用窗口注意力机制替代了完整的自注意力机制。特别是，它采用了Swin注意力机制，形成了Swin-MMDiT结构，这种设计在保持模型简单性的同时，提高了效率。
  • 大窗口注意力机制：与以往方法不同，SeedVR的Swin-MMDiT采用了64×64的大注意力窗口，覆盖8×8的压缩潜在空间，这比通常用于低级视觉任务的8×8像素空间窗口要大得多，能够更有效地捕捉视频中的细节和结构信息。
  • 3D旋转位置嵌入：为了解决大窗口处理时输入空间维度不是窗口大小倍数的问题，以及Swin中移位窗口机制导致的时空体积边界附近3D窗口不均匀的问题，SeedVR设计了每个窗口内的3D旋转位置嵌入，能够更好地模拟不同大小的窗口，提高模型对视频时空信息的建模能力。

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