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xsp1
作者您好，我对您的研究很感兴趣，我想请教一下，如果在输入时提供额外的信息会不会使插帧效果变得更好呢？比如苹果手机可以拍摄场景的深度信息，利用这个深度信息，比如在训练时同时输入两张原始图像和对应的两张深度图像，这样能不能在保障插帧效果的同时，适当得简化网络模型结构呢？十分感谢！
您好，我注意到有人提出v2.3版本权重模型的视频插帧效果似乎好于v6、v4系列的版本，经过我在自己视频上插帧验证实验也是如此，所以想自己重新训练v2版本的网络试一下，在这之前我已经跑通了RIFE.py版本的训练。但我发现RIFE_HDv2.py和RIFE.py之间存在很多差异，经过我的修改也不能直接在目前这个发行版本的train.py上直接训练，应该是代码结构如update函数返回值不同，同时v2版本应该提供flow_gt文件，但目前的RIFE.py中不需要。请问能否提供适合RIFE_HDv2.py版本训练的代码？十分感谢！