本文提出了一种新颖的动态滤波策略和全局动态稀疏交叉协方差注意力机制，以实现视频运动放大和降噪。结合事件相机与RGB相机的双摄像头系统，显著提升了高频运动的放大效果，并介绍了基于深度学习的实时视频运动放大技术，提升了计算效率和质量。

视频运动放大技术综述：深度卷积网络可直接学习滤波器以提升放大质量；事件相机与RGB双摄系统实现高频运动放大；自监督方法无需合成数据集，通过缩放光流放大微小运动；Swine Transformer模型增强抗噪性；轴向动作放大提升可读性；DeepMag自动放大颜色与运动信号；3D欧拉方法支持运动相机场景；EulerMormer实现更强放大效果。