SeedVR2

一步搞定视频修复，高清还原老旧模糊视频

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开视频生成 🍴 复刻 30 🐛 待处理 9 👀 关注 26

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GitHub 星标 ★ 924

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

项目数据

分类视频生成

开发团队IceClear

官网地址https://iceclear.github.io/projects/seedvr2

GitHubhttps://github.com/IceClear/SeedVR2

定价模式🏷️定价信息待确认

价格说明项目官网为项目展示页，未提供在线体验或定价信息，需进一步确认。

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议Apache-2.0

技术栈/模型diffusion-transformer,image-restoration,one-step-diffusion-model,video-generation,video-restoration

GitHub 星标★ 924

上线时间2025-06-05 00:00:00

代码更新2026-01-27

仓库体积1.8 MB

本站数据更新2026-11-07

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数5

项目介绍

SeedVR2 是一个基于扩散对抗后训练的一步式视频修复项目，旨在解决传统视频修复方法需要多步采样、计算量大且难以处理真实世界复杂退化的问题。它采用扩散Transformer架构，通过对抗训练实现单步生成，能够高效地恢复视频的分辨率、去除模糊、噪声、压缩伪影等退化，同时保持时间一致性。核心能力包括：支持任意分辨率视频修复、快速推理（一步生成）、以及针对真实世界退化场景的鲁棒性。项目处于早期阶段，代码和模型已开源，适合研究者和开发者用于视频增强、老旧视频修复等任务。

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

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 924

技术标签

diffusion-transformer image-restoration video-generation

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：高级约 50 分钟部署方式：本地 GPU 4 步

环境要求

NVIDIA GPU（建议 24GB 显存）
ffmpeg

安装与启动步骤

1准备环境

SeedVR2 是一步式视频修复模型，需要较新的 PyTorch 与 CUDA。
```
git clone https://github.com/iceclear/SeedVR2.git
cd SeedVR2
pip install -r requirements.txt
```
2下权重

模型权重按 README 给出的地址下载，放好后先在官方样例视频上验证。
3跑修复

输入低质视频与对应分辨率参数，输出增强后的视频，帧数多时建议分段。
4调参权衡

一步式模型速度快，但对极端退化素材要配合分段与后处理才稳定。