Video2X免费把模糊老视频放大到 4K、补到 60fps 的完整上手指南【免费下载链接】video2xA machine learning-based video super resolution and frame interpolation framework. Est. Hack the Valley II, 2018.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/vi/video2x手里有一段糊掉的 480P 老录像或者一部只有 30fps 显得卡顿的片子直接拉伸只会越放越糊。Video2X 是一个开源的 AI 视频增强工具核心就两件事视频超分辨率放大用 AI 重建细节而不是简单放大像素和帧插值在相邻两帧之间算出中间帧把 30fps 补成 60fps。它完全免费跨 Windows / Linux / macOS跑在 Vulkan 接口上N 卡、A 卡、核显通吃不挑 NVIDIA 驱动。先查硬件你的电脑能不能跑Video2X 的计算分两部分CPU 负责解码、编码视频GPU 跑 AI 模型。两个部件都有最低要求CPU 要支持 AVX2 指令集一种让 CPU 批量处理数据的能力Intel2013 年中的 Haswell 及以后AMD2015 年中的 Excavator 及以后。2013 年后的消费级 CPU 基本都满足这条门槛很低。GPU 要支持 Vulkan一种跨厂商的图形 API可以理解成各家显卡的通用语言NVIDIAGTX 600 系列2012以后AMDRadeon HD 7000 系列2012以后IntelHD Graphics 40002012以后。怎么确认命令行装好vulkaninfo工具跑一下能列出你的显卡就说明 Vulkan 没问题。更省事的做法是装完 Video2X 后执行video2x -l它会直接列出所有可用的 Vulkan 显卡和版本号能看到列表就能开工。一句话2013 年之后的 CPU 2012 年之后的独立显卡你就达标了。三分钟出片各平台最短路径Windows下载安装包去 Releases 页面下载video2x-qt6-windows-amd64-installer.exe双击按向导装完即可。装完得到一个图形界面程序内置简体中文等 6 种语言。GUI 里只需填三样处理模式放大过滤还是补帧处理器选模型下一节讲怎么选放大倍数或目标分辨率比如4x或3840×2160。点开始等进度条走完就出片。LinuxAppImage 或 AUR发行版通用方案是 AppImage下载后两条命令chmod x Video2X-x86_64.AppImage ./Video2X-x86_64.AppImageArch 用户可以直接从 AUR 装包yay -S video2x-qt6 # 图形界面版只要命令行版就装 video2xmacOS走容器macOS 没有原生安装包官方提供了容器镜像装了 Docker/Podman 的话一条命令搞定$(pwd)是你放视频的目录docker run --gpus all -it --rm -v $(pwd):/host ghcr.io/k4yt3x/video2x:latest \ -i input.mp4 -o output.mp4 -p realesrgan -s 4 --realesrgan-model realesr-animevideov3通用命令行一条命令放大 4 倍三个平台的命令行工具功能一致。下面这条用 Real-ESRGAN 动漫模型把输入放大 4 倍video2x -i input.mp4 -o output.mp4 -p realesrgan -s 4 --realesrgan-model realesr-animevideov3补帧则用 RIFE把帧率乘以 425fps → 100fps参数允许最小倍数是 2所以 30fps 想变 60fps 用-m 2video2x -i input.mp4 -o output.mp4 -p rife -m 2 --rife-model rife-v4.6经验之谈正式跑之前先剪一段 30 秒内的短视频试一下参数满意再处理整部片子。完整参数用video2x --help查看官方文档在 docs/book/src/running/command-line.md 有详细说明。模型怎么选按内容对号入座Video2X 内置四类模型全部随程序分发不用另外下载文件都在 models/ 目录里。真人、风景、日常录像 → Real-ESRGAN。它是最通用的超分模型对皮肤纹理、毛发、远景细节的还原比较真实不会把画面画成动漫风。缺点是速度相对慢一些。命令行里可以用--realesrgan-model换不同档位比如动漫用的realesr-animevideov3和通用档realesr-generalv3。动漫、动画内容 → Real-CUGAN 或 Anime4K二选一。Real-CUGAN 出的线条锐利、色块干净还带多档去噪选项--realcugan-model可切 models-se / models-pro 等模型集。Anime4K 则走 libplacebo 着色器路线——它本质是一段 GPU 上执行的 GLSL 代码图形着色语言最轻量、速度最快、几乎不吃显存缺点是重建能力弱于前两者更适合本身底子还不算太差的片子。卡顿、帧率低 → RIFE 补帧。它和放大模型不冲突可以和上面的超分组合使用先超分再补帧或者反过来。RIFE 在仓库里备了从rife到rife-v4.26十几套模型按分辨率适配普通 HD 用默认档4K 素材可选rife-UHD或加大--rife-uhd开关。追求极限质量Real-ESRGAN 4x 超分 RIFE 补帧的组合拳是目前免费方案里的天花板。让效果更好的三个动作1. 批量处理写脚本。GUI 适合单片任务一整文件夹的片子交给命令行循环for f in *.mp4; do video2x -i $f -o hd_${f} -p realesrgan -s 4 --realesrgan-model realesr-animevideov3 done2. 调编码参数平衡画质和体积。输出编码走 FFmpeg-e参数可以透传任意编码器选项。CRF恒定质量因子越小画质越高、文件越大默认偏保守想要高画质小体积video2x -i input.mkv -o output.mkv -p realesrgan -s 4 -c libx264 -e crf17 -e presetveryslow -e tunefilm嫌文件大就调-e crf20或更高或者整个换 H.265 编码-c libx265同等画质体积再小一截。3. 接自定义着色器。libplacebo 通道接受任意 MPV 兼容的.glsl着色器文件——Anime4K 只是内置示例。把社区着色器丢进 models/libplacebo/ 目录或者直接指定路径video2x -i input.mp4 -o output.mp4 -p libplacebo -w 3840 -h 2160 --libplacebo-shader path/to/custom.glsl另外核心处理逻辑封装成了带 C 接口的 libvideo2x 库头文件在 include/libvideo2x/如果你想把超分能力嵌进自己的程序这条路也开着。常见疑问处理一部电影要吃掉几百 GB 磁盘不会。6.0 版本重写了架构帧在内存和显存里流转全程解码一次、编码一次除了最终的输出文件不产生任何临时文件。放大倍数是不是越大越好不是。源片本身的信息量就那么多4x 会把噪点和压缩瑕疵一起放大画面容易显假2x 往往更自然。建议从 2x 起步看着不够再加。没有好显卡甚至完全没有显卡怎么办两个办法一是只挑不吃显存的 Anime4Klibplacebo通道核显也能应付二是用官方提供的 Google Colab 笔记本在浏览器里免费借云端的 NVIDIA T4 / L4 / A100每个会话最长 12 小时。免费算力请留点分寸别 24 小时连轴转。输出文件太大见上一节的 CRF / H.265 调法基本都能压下去。下一步现在就去跑一段流程已经铺好了装好对应平台的 Video2X找一段 30 秒内的短视频用 Real-ESRGAN 放大 2 倍试跑。十分钟后如果输出里原本发灰发糊的轮廓变成了清晰的线条你就知道这个工具值不值了。最后一条铁律AI 增强是不可逆的二次处理原始文件永远保留一份——它才是你最后的保险。【免费下载链接】video2xA machine learning-based video super resolution and frame interpolation framework. Est. Hack the Valley II, 2018.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/vi/video2x创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考