R-ESRGAN-AnimeVideo-UI

一键将动漫视频高清放大,画质飞跃

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 8 🐛 待处理 1 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 84
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,本地部署,完全免费

项目预览

R-ESRGAN-AnimeVideo-UI 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队Nenotriple
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,本地部署,完全免费
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型anime,anime-upscaling,cartoon,esrgan,image-processing,stable-diffusion,upscale-video,video-processing
GitHub 星标★ 84
上线时间2023-09-29 00:00:00
代码更新2025-08-09
仓库体积157.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数10

项目介绍

reav-ui 是一个基于 R-ESRGAN 的视频放大工具,专注于动漫和卡通内容的画质提升。它解决了动漫视频在放大时出现的模糊、锯齿和细节丢失问题,利用增强型超分辨率生成对抗网络(ESRGAN)的变体,针对动漫图像特征进行优化。核心能力包括批量处理视频文件、自动提取帧、逐帧超分并重新合成视频,支持自定义放大倍数和模型参数。项目提供了简单的命令行界面,适合对画质有要求的动漫爱好者或内容创作者使用。技术栈基于 Python,依赖 PyTorch 和 OpenCV,能够与 Stable Diffusion 等图像生成工具链衔接。目前处于早期阶段,功能相对基础,但为动漫视频超分提供了一个轻量级、可扩展的解决方案。

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 ★ 84

核心亮点

  • 针对动漫内容优化,放大后线条和色块更清晰
  • 支持批量处理视频,自动化帧提取与合成流程
  • 基于成熟的 R-ESRGAN 模型,效果有保障

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 功能较为基础,缺少图形界面和高级参数调优

适用场景

  • 老番高清化修复
  • 动漫剪辑素材画质提升
  • 个人视频收藏的本地放大

替代项目

Real-ESRGAN、Video2X、Anime4K

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