R-ESRGAN-AnimeVideo-UI 是视频领域的开源项目，由 Nenotriple 开发，2023 年首次发布。
它收录于视频分类，该分类目前共有 472 个项目，GitHub 星标数为 84。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-02-03。本地部署，完全免费。
它主要面向的使用场景是：老番高清化修复。同类可对比的替代方案包括 Real-ESRGAN、Video2X、Anime4K。
R-ESRGAN-AnimeVideo-UI
一键将动漫视频高清放大，画质飞跃
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。
开源
free
图像生成
GitHub 星标
★ 84
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类图像生成
开发团队Nenotriple
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，本地部署，完全免费
访问状态
是否开源是
开源协议
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
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-09-29 00:00:00
最近更新2026-02-03 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数9
使用教程
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
项目介绍
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