[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-frame-interpolation::ru":3,"gloss-cluster-frame-interpolation::ru":20,"gloss-next-frame-interpolation::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"frame-interpolation","output","Интерполяция кадров","Интерполяция кадров — это ИИ-техника для видео, генерирующая совершенно новые, физически правдоподобные промежуточные кадры между двумя существующими последовательными кадрами исходного видео, используемая для сглаживания воспринимаемого движения или преобразования отснятого материала из более низкой в более высокую частоту кадров (например, с 24 кадров\u002Fс до 60 кадров\u002Fс) без простого дублирования или кросс-фейда кадров — именно так работали старые методы интерполяции без ИИ, которые создавали заметные артефакты в виде призрачных силуэтов\u002Fразмытия при быстром движении. Нейронные модели интерполяции кадров (RIFE, DAIN, а также модули интерполяции, встроенные непосредственно в такие инструменты, как Topaz Video AI и большинство современных генераторов видео на базе ИИ) оценивают оптический поток — плотное, попиксельное поле векторов движения, точно описывающее, как переместился контент и куда он попадёт между двумя исходными кадрами, — и используют эту оценку движения для синтеза действительно нового промежуточного кадра, в котором каждый объект правильно расположен вдоль своей реальной траектории движения в эту дробную точку времени, вместо простого кросс-фейда или смешивания сырых значений пикселей между двумя кадрами, что даёт гораздо более плавное, естественное движение, особенно для быстро движущихся объектов или сложных перекрытий (объект ненадолго проходит за другим) — случаев, где наивное смешивание кадров создаёт очевидные, режущие глаз артефакты в стиле двойной экспозиции, которые сразу выглядят неправильно для зрителя. Почему это важно для SaaS-разработчиков: интерполяция кадров наиболее непосредственно актуальна как внутренний компонент конвейера инструментов синтеза видео на базе ИИ — многие модели текст-в-видео и синтеза видео нативно генерируют с более низкой частотой кадров (например, 8-16 кадров\u002Fс) по соображениям стоимости\u002Fскорости, а затем применяют интерполяцию кадров как более дешёвый постобработочный проход для достижения плавной, стандартной частоты доставки (24-60 кадров\u002Fс), вместо того чтобы генерировать каждый кадр напрямую гораздо более дорогой основной диффузионной моделью. Это также актуально для SaaS-продуктов реставрации\u002Fремастеринга видео, повышающих частоту кадров старых архивных материалов для современных экранов, и для инструментов эффекта замедленной съёмки, которые интерполируют дополнительные кадры для плавного растягивания отснятого материала, а не просто замедляют существующие кадры (что выглядит рывками). Конкретный пример — оптимизированный по стоимости конвейер рендеринга платформы генерации видео на базе ИИ: (1) чтобы держать затраты на GPU под контролем, основная диффузионная модель видео генерирует клип с частотой 12 кадров\u002Fс; (2) вместо того чтобы платить намного более высокую стоимость вычислений за нативную генерацию на 24 кадрах\u002Fс, платформа прогоняет сырой вывод 12 кадров\u002Fс через модель интерполяции кадров, которая генерирует новый синтезированный кадр между каждой парой существующих кадров; (3) результат — плавное финальное видео на 24 кадрах\u002Fс за малую долю стоимости генерации нативных 24 кадров\u002Fс диффузией; (4) шаг интерполяции добавляет примерно 5-10 секунд обработки вместо удвоения стоимости основной генерации.","Интерполяция кадров использует ИИ для генерации новых промежуточных кадров видео, сглаживая движение или повышая частоту кадров.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"text-to-video","Text-to-Video (текст в видео)",{"slug":15,"name":16},"upscaling","Апскейлинг (увеличение разрешения)",{"slug":18,"name":19},"video-synthesis","Синтез видео",[21,25,29,33,36,40,43,46,49,52,55,58],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"abstention","Отказ от ответа","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":26,"category":5,"name":27,"updated_at":28},"ai-copywriting","ИИ-копирайтинг","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":30,"category":5,"name":31,"updated_at":32},"ai-watermarking","Водяные знаки ИИ","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":34,"category":5,"name":35,"updated_at":32},"aspect-ratio-control","Управление соотношением сторон",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":39},"audio-generation","Генерация звука (Audio Generation)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":41,"category":5,"name":42,"updated_at":32},"audio-super-resolution","Аудио-суперразрешение",{"slug":44,"category":5,"name":45,"updated_at":39},"avatar-generation","Генерация аватара (Avatar Generation)",{"slug":47,"category":5,"name":48,"updated_at":39},"background-removal","Удаление фона (Background Removal)",{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":32},"batch-image-generation","Пакетная генерация изображений",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":28},"brand-voice","Голос бренда",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":28},"cfg-scale","CFG Scale (шкала classifier-free guidance)",{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":32},"character-consistency","Консистентность персонажа"]