Frame Interpolation(프레임 보간)은 비디오 시퀀스의 기존 프레임 사이에 새로운 중간 프레임을 생성해 유효 프레임 레이트를 높이고 더 부드러운 모션을 만드는 기법입니다. AI 기반 프레임 보간은 인접 프레임의 동작과 콘텐츠를 분석해 시각적 연속성과 모션 일관성을 유지하는 그럴듯한 중간 프레임을 합성합니다.

이 과정은 24 FPS 시네마 푸티지를 60 FPS로 변환해 재생을 부드럽게 하거나, 표준 프레임 레이트 푸티지에서 추가 프레임을 생성해 시간을 늘려 슬로우 모션 효과를 만드는 등 낮은 프레임 레이트에서 높은 프레임 레이트로 비디오를 변환할 때 흔히 쓰입니다. 현대 AI 보간 모델은 복잡한 동작, 오클루전, 장면 전환을 처리할 만큼 정교해져 인접 프레임을 단순 블렌딩하던 이전 기법보다 훨씬 나은 결과를 냅니다. 다만 매우 빠른 동작, 복잡한 전경-배경 상호작용, 프레임 간 변화가 큰 장면에서는 보간 아티팩트가 여전히 발생할 수 있습니다.

AI 비디오 생성 워크플로우에서 frame interpolation은 생성 푸티지를 부드럽게 하는 후처리 기법으로, 그리고 반복적 프레임 합성으로 비디오를 만드는 일부 생성 모델 내부의 통합 요소로 모두 쓰입니다. Frame interpolation을 이해하면 제작자가 출력에서 더 부드러운 모션을 얻고, 적용할 때와 목표 프레임 레이트로 네이티브 생성할 때를 판단하는 데 도움이 됩니다.