Super-Slomo简介及4090配置环境

Super-Slomo 是一款基于深度学习的高效视频慢放（Slow Motion）生成工具。它使用了卷积神经网络（CNN）来预测视频中帧与帧之间的插值，从而生成高质量的慢动作效果。相比传统的慢动作生成方法，Super-Slomo 能够实现更加平滑、自然的视频慢放效果，尤其在高帧率视频（如 240fps）上表现尤为出色。
该工具的实现基于 PyTorch 框架，通过训练好的模型，可以将普通视频（如 30fps 或 60fps）转换为慢动作视频。以下是该工具的环境配置及使用步骤。

1. 配置环境

1.1 创建与激活 Conda 环境

首先，您需要创建并激活一个名为 Super-Slomo 的虚拟环境：

conda create --name Super-Slomo python=3.8
conda activate Super-Slomo

1.2 安装 PyTorch 和相关依赖

接下来，您需要安装 PyTorch、Torchvision 和 Torchaudio。这些是 Super-Slomo 模型所依赖的核心库。确保使用正确的 PyTorch 版本，并通过以下命令安装：

pip ins