一种模型训练方法、视频超分辨率方法及相关设备

本公开提供了一种模型训练方法、视频超分辨率方法及相关设备，涉及计算机视觉与图像处理技术领域。该训练方法包括：获取低分辨率视频序列和对应的高分辨率视频序列；针对每一帧低分辨率视频帧，利用时序变分自编码器进行编码得到低分辨率隐变量，基于时间连续演化函数，将低分辨率隐变量在潜空间中演化为预测隐变量，然后对预测隐变量进行解码得到预测视频帧，进而对时序变分自编码器和时间连续演化函数进行联合训练，根据训练完成的时序变分自编码器、时间连续演化函数生成视频超分辨率模型。通过该训练方法得到的视频超分辨率模型，能够实现低分辨率视频帧在潜空间中向高分辨率隐变量的连续、平滑映射，确保视频帧间的高质量与一致性重建。