FluidFrames 是视频领域的开源项目，由 Djdefrag 开发，2023 年首次发布。
它收录于视频分类，该分类目前共有 528 个项目，GitHub 星标数为 281。
项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-27。开源免费，需自行部署。
它主要面向的使用场景是：把24fps动画补到60fps提升观看流畅度。同类可对比的替代方案包括 SVP、Flowframes、RIFE。
FluidFrames
一键把低帧视频变丝滑，显卡加速不用写代码
FluidFrames 是一个基于深度学习的视频补帧应用，通过帧插值技术把低帧率视频提升到高帧率，让画面更流畅。它支持 NVIDIA、AMD、Intel 显卡以及 DirectX12 加速，提供图形界面，普通用户无需写代码即可导入视频、选择插值倍数并导出结果。核心能力包括光流估计、中间帧生成和 GPU 加速推理，适合动画、游戏录像、老片修复等场景。项目用 Python 编写，整合了 PyTorch 等深度学习框架，目标是降低补帧工具的使用门槛，把原本需要命令行和复杂配置的流程做成开箱即用的桌面应用。目前处于早期阶段，星标数不高，但方向明确，适合想体验 AI 补帧又不想折腾环境的用户。
开源
free
视频生成
GitHub 星标
★ 281
维护状态
较活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目预览
项目数据
分类视频生成
开发团队Djdefrag
所属国家
定价模式free
价格说明开源免费，需自行部署
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型amd,deep-learning,directx12,fluidity,fps,frame,frame-interpolation,generation,gui-application,intel,interpolation,nvidia,opencv,python,rife,video,windows
GitHub 星标★ 281
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-02-03 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-09
浏览次数0
Star 增长趋势
本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整
正在加载星标数据…
技术标签
使用教程
—
核心亮点
- 提供图形界面，导入视频选倍数即可补帧，对非技术用户友好
- 同时支持 NVIDIA、AMD、Intel 显卡和 DirectX12，硬件覆盖面比多数补帧工具广
- 基于深度学习做帧插值，比传统光流法在复杂运动场景下更少出现伪影
不足之处
- 项目处于早期，功能稳定性和兼容性可能不足
- 文档和社区规模较小，遇到问题可参考的资料有限
适用场景
- 把 24fps 动画补到 60fps 提升观看流畅度
- 游戏录像低帧率转高帧率，方便做慢动作剪辑
- 老电影或家庭录像修复，减少运动卡顿感
替代项目
SVP、Flowframes、RIFE
项目介绍
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