Die beste Frame-Interpolation-Software, die Sie 2025 ausprobieren sollten

Sie sind wahrscheinlich mit dem Konzept der Bildrate vertraut. Sie ist ein entscheidender Faktor für die Flüssigkeit und Klarheit von Videos. Hat ein Video eine niedrige Bildrate und kommt es dadurch zu ausgelassenen oder fehlenden Einzelbildern, wirkt es deutlich ruckelig und kann keine optimalen Bewegtbildeffekte liefern.

Kein Problem – inzwischen gibt es zahlreiche KI-gestützte Tools für die Frame-Interpolation, mit denen sich neue Zwischenbilder auf Basis der vorherigen und folgenden Aufnahmen synthetisieren lassen. Das verbessert die Videoqualität und sorgt für flüssigere Übergänge. In diesem Leitfaden behandeln wir zunächst die grundlegende Theorie: Was ist Frame-Interpolation und wie funktioniert sie? Anschließend lernen Sie die zuverlässigsten Programme kennen und erfahren, wie Sie diese einsetzen.

Lassen Sie uns gemeinsam einsteigen und das Thema erkunden.

Teil 1. Was ist Frame-Interpolation

Was ist Frame-Interpolation?

Wenn Sie mit dem Konzept der Frame-Interpolation nicht vertraut sind, fällt es Ihnen vielleicht schwer zu verstehen, wie sie das Video-Rendering beeinflusst und warum wir hochwertige interpolierte Frames erzeugen.

Nehmen wir uns also kurz Zeit für die Grundlagen.

Frame-Interpolation ist im Kern eine Technik zur Videoverbesserung und -verarbeitung. Sie fügt neue Zwischenbilder zwischen die ursprünglichen Frames eines Videos ein. Mit zunehmender Zahl der Einzelbilder und höherer Bildrate wird die Bewegung im Video sichtbar flüssiger, insbesondere bei Zeitlupenaufnahmen.

Sehen wir uns nun die verschiedenen Arten der Frame-Interpolation an.

Arten der Frame Interpolation

Bewegungsschätzung (Motion Estimation): Diese Methode analysiert die Bewegungsbahnen von Pixeln in benachbarten Frames, um Bewegungsvektoren zu berechnen. Diese Vektoren werden dann genutzt, um das Übergangsbildmaterial zwischen den Frames herzuleiten.

Blending (Überblenden): Eine eher grundlegende Interpolationstechnik, bei der Pixel aus vorhergehenden und nachfolgenden Frames gemischt werden, um neue Bilder zu erzeugen.

Morphing: Diese Technik erzielt einen fließenden Übergang zwischen Frames, indem die Form oder Gestalt von Objekten schrittweise verändert wird.

Mit dem technologischen Fortschritt ist ein neuer Typ entstanden: KI-Frame-Interpolation. Damit ist die Nutzung künstlicher Intelligenz gemeint, um neue Übergangsframes zwischen vorhandenen Videobildern zu erzeugen.

Traditionelle Frame-Interpolation stützt sich auf einfache Bewegungsschätzung oder Pixel-Blending, während KI-Frame-Interpolation Deep-Learning-Modelle nutzt, um Bewegungsbahnen, Objektkanten und Szenenwechsel im Video zu prognostizieren und zu analysieren.

Warum die Bildrate wichtig ist

Mit diesen Konzepten im Hinterkopf verstehen Sie nun wahrscheinlich die grundlegende Notwendigkeit, die Bildrate zu erhöhen. Fassen wir zusammen:

Optimierung der Bewegungseffekte: Höhere Bildraten sorgen für flüssigere Bewegungsabläufe, was besonders bei Zeitlupenaufnahmen auffällt. Durch das Hinzufügen neuer Frames erleben Zuschauer eine durchgehend geschmeidige Bewegung – ohne Ruckeln oder Tearing – unabhängig davon, wie stark die Wiedergabegeschwindigkeit reduziert wird.

Behebung von Bewegungsruckeln: Ist die Bildrate eines Videos zu niedrig, wirken schnelle Szenen deutlich ruckelig und zittrig. Durch das Einfügen zusätzlicher Frames lässt sich dieses Problem beseitigen, sodass eine nahtlose, flüssige Bewegung entsteht.

Restaurierung von historischem Filmmaterial: Viele ältere Videos leiden aufgrund begrenzter Aufnahmetechnik unter Unschärfe und ruckelnder Bewegung. Video-Interpolation kann sie so aufbereiten, dass sie wieder zu modernen Displays passen.

Verbesserung des Gaming-Erlebnisses: Die meisten ambitionierten Gamer, insbesondere Streamer, die ihr Gameplay aufzeichnen, streben nach der bestmöglichen Flüssigkeit. Eine Erhöhung der Bildrate von Spieleaufnahmen führt zu deutlich besserer visueller Qualität.

Teil 2. Wie funktioniert Frame Interpolation?

Sehen wir uns zunächst an, wie die drei klassischen Frame-Interpolationstechniken funktionieren. Oben gab es nur eine kurze begriffliche Einführung; hier gehen wir etwas genauer ins Detail.

Frame-Interpolation

Schauen wir uns zuerst die eher traditionelle Frame-Interpolation an.

Bewegungsschätzung (Motion Estimation): Diese Methode analysiert die Bewegungsbahnen von Objekten oder Pixeln in einem Video, um Richtung und Geschwindigkeit der Bewegung zwischen zwei Frames vorherzusagen und so Zwischenbilder zu erzeugen. Diese Technik ist auch der am häufigsten genutzte und zugleich fortschrittlichste Ansatz in der aktuellen KI-Video-Frame-Interpolation.

Blending (Überblenden): Die Blending-Interpolation erzeugt Übergangsframes, indem sie Pixel aus den vorherigen und nachfolgenden Bildern anteilig mischt. Dieses Verfahren ist rechnerisch schnell und einfach umzusetzen, führt jedoch häufig zu Geisterbildern oder Unschärfen. Es eignet sich für normale Videoübergänge, bei denen höchste Bewegungsflüssigkeit keine Priorität hat.

Morphing: Die Morphing-Interpolation konzentriert sich darauf, die Form der vorherigen und folgenden Frames weich zu transformieren. Sie erzeugt Übergangsframes, indem Schlüsselflächen oder -formen verformt werden. Das erfordert jedoch erhebliche Rechenressourcen und kann bei realen Videos zu Verzerrungen führen.

KI-gestützte Frame Interpolation

KI-Frame-Interpolation basiert auf einem etwas komplexeren Prinzip. Man kann sie sich so vorstellen, dass der KI‑Frame-Interpolator vorhersagt, was in den Zwischenmomenten passiert ist, und die Übergangsframes automatisch erzeugt.

Der Prozess umfasst im Wesentlichen die folgenden Schritte:

Bewegungsanalyse

Zunächst liest und analysiert das KI-Modell benachbarte Frames im Video und identifiziert Schlüsselfaktoren der Szene wie Personen, Objekte und Hintergründe. Das System versucht zu verstehen, welche Teile sich bewegen und welche statisch sind.

Als Nächstes berechnet die KI die Bewegungsbahnen der Objekte zwischen den beiden Frames.

Vorhersage von Zwischenframes

Auf Basis der Analyse der Bewegungsbahnen sagt das KI-Modell die Position der Objekte zum Zwischenzeitpunkt voraus und generiert intelligent neue Pixelinhalte. Diese neuen Pixel sind keine einfachen Kopien oder Mischungen der vorhandenen Frames, sondern vollständig inferierte neue Bilder, was zu mehr Natürlichkeit und Genauigkeit führt.

Adaptive Optimierung

Im letzten Schritt optimiert das System die erzeugten Frames durch Verfahren wie Kantenglättung, Artefaktentfernung und Farbkorrektur. So werden Klarheit und Flüssigkeit sichergestellt, während gleichzeitig die Bewegungs­kontinuität im Umfeld gewahrt bleibt.

Teil 3. Wie macht man Frame Interpolation mit KI?

Um alles Gesagte zusammenzufassen: Die größte Bedeutung der Frame-Interpolation besteht darin, Bewegungen in Videos so flüssig wie nie zuvor wirken zu lassen.

Wenn Sie ebenfalls ein Video mit fehlenden Frames haben, das Sie reparieren möchten, empfehlen wir den Einsatz professioneller Frame-Interpolation-Software.

Unter ähnlichen Produkten auf dem Markt sticht Vidmore Vidhex als die lohnenswerteste Option hervor. Zum einen bietet es alle Funktionen, die Sie zur Verbesserung der Videoqualität benötigen: Erhöhung der Auflösung, Anpassung von Helligkeit und Kontrast, müheloses Entfernen von Rauschen, Kolorierung von Schwarzweißaufnahmen, Aufwertung verblasster Bilder und – für unseren Zweck am wichtigsten – Frame-Interpolation.

Diese Funktion erhöht die Bildrate Ihres Videos mühelos von 15 FPS auf 30 FPS oder mehr.

Gehen wir die Schritte gemeinsam durch:

Schritt 1. Laden Sie Vidmore Vidhex auf Ihr Gerät herunter und installieren Sie es. Wählen Sie in der Hauptoberfläche AI Toolbox > Frame Interpolation > Start Now.

Schritt 2. Anschließend werden Sie aufgefordert, Ihr Quellvideo hochzuladen.

Nach erfolgreichem Upload gelangen Sie in einen neuen Arbeitsbereich. Oben rechts finden Sie unter Frame Interpolation Model mehrere Optionen zur Erhöhung der Bildrate. Wählen Sie je nach Bedarf eine davon aus.

Schritt 3. Klicken Sie nach der Verbesserung auf Preview, um das Ergebnis zu prüfen. Wenn Sie zufrieden sind, klicken Sie auf Export All, um Ihr Video zu speichern.

Teil 4. FAQs zur Frame Interpolation

Was ist eine Frame-Interpolation?

Frame-Interpolation ist eine Videobearbeitungstechnik, bei der neue Zwischenbilder zwischen vorhandenen Frames erzeugt werden, um die Videowiedergabe flüssiger zu machen.

Erhöht Frame-Interpolation die FPS?

Ja. Eines der Hauptziele der Frame-Interpolation ist die Erhöhung der Bildrate (FPS) eines Videos. Der KI‑Video-Enhancer generiert intelligent Übergangsframes, indem er die Bewegungsbahnen und Szenenwechsel zwischen benachbarten Frames analysiert. So wird die effektive Wiedergabebildrate verdoppelt oder vervielfacht, was zu deutlich flüssigeren Bildern führt.

Welche Frame-Interpolation ist die beste?

Wenn Sie natürliche, flüssige und hochwertige Ergebnisse bei der Frame-Interpolation suchen, ist Vidmore Vidhex eine ausgezeichnete Wahl. Egal ob Videos mit niedriger Bildrate, historisches Material oder Szenen mit viel Bewegung – Vidhex füllt Frames intelligent auf und optimiert die Farben. Darüber hinaus ist es auch der beste Video-Resolution-Enhancer.

Fazit

Frame-Interpolation verbessert die Bildflüssigkeit und Bewegungskontinuität eines Videos erheblich, insbesondere in Szenen mit rasanter Action oder Zeitlupensequenzen. Dieser Leitfaden hat die Kategorien und Funktionsprinzipien dieser Technologie analysiert und außerdem Vidhex vorgestellt – ein äußerst leistungsfähiges und zugleich sehr einfach zu bedienendes Tool.

Wir hoffen, dass Ihnen das hier vermittelte Wissen und die Schritt-für-Schritt-Anleitung dabei helfen, die visuelle Wirkung Ihrer Videos umfassend zu steigern.