本文提出了一种新方法——测地线可变形网络（GDN），首次实现从图像中学习变形场的测地流。该方法通过高效神经算子处理测地线，并结合新定义的测地损失，显著提升了网络的正则化和泛化能力。

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。