利用元学习改善全画面视频稳定化

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通过采用测试时间自适应方法，我们提出了一种新颖的方法来提升视频稳定的像素级合成解决方案的性能，该方法利用低级视觉线索改善结果视频的稳定性和质量，通过元学习技术显著提高了稳定性，仅需一个自适应步骤。该算法在实际场景中提高了各种像素级合成模型用于视频稳定的性能。

本研究提出了一种全帧视频稳定的帧综合算法，通过估计变形场和融合变形内容生成稳定帧，减轻光流不精确和快速移动物体导致的伪影。实验证明该方法优于先前的视频稳定方法。