2026年，想用FPGA实现一个‘实时视频插帧’的本科毕设，在Zynq平台上，如何对DAIN或RIFE这类深度学习模型进行硬件加速，并设计低延迟的帧生成流水线？
我是电子信息工程专业的大四学生，毕设想做一个基于FPGA的视频插帧系统，提升视频流畅度。看论文发现DAIN、RIFE这些深度学习模型效果很好，但计算量大。我手头有Zynq-7020开发板，资源有限。想知道如何对这些模型进行有效的剪枝、量化，并设计硬件架构（比如用HLS还是手写RTL）来实现实时处理？整个视频流的输入、处理、输出流水线又该如何设计才能保证低延迟？希望有具体的设计思路和优化技巧。
逻辑综合小白
