QualityScaler 快速上手：Windows 本地 AI 图像视频放大与降噪

QualityScaler 快速上手Windows 本地 AI 图像视频放大与降噪【免费下载链接】QualityScalerQualityScaler - image/video AI upscaler app项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/qu/QualityScalerQualityScaler 是运行在 Windows 上的 AI 图像视频放大工具把模糊照片和低清视频本地增强为更清晰的文件全程离线、素材不上传适合批量处理家庭老照片、Vlog 素材且在意隐私的用户。先看它适不适合你的素材它处理什么照片和视频都能做两件事超分辨率放大由 AI 推断出更清晰的细节而非简单插值和降噪去掉颗粒与压缩痕迹。支持的输入格式来自代码中的白名单类型格式图像jpg / jpeg / png / webp / bmp / tif / tiff / heic视频mp4 / webm / mkv / flv / gif / m4v / avi / mov / qt / 3gp / mpg / mpeg / vob硬件门槛与不适用场景最低要求Windows 10/11、内存 ≥ 8GB、DirectX 12 兼容显卡且显存 ≥ 4GB。需要留意两点一是它依赖放在Assets/目录下的ffmpeg.exe属于 Windows 专用流程二是 AI 放大是推断细节对失焦严重、过曝欠曝的素材改善有限放大倍数由所选模型决定名称中的 x1 / x2 / x4。从下载到第一次出图四步跑通全程本地获取项目代码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/qu/QualityScaler放置模型与工具把下载好的 AI 模型*_fp16.onnx文件解压到 AI-onnx/ 目录把 ffmpeg.exe 放进 Assets/。仓库内 AI-onnx/DOWNLOAD_AI_ONNX_FILES_AND_PLACE_HERE.txt 就是这一位置的提示文件。安装 Python 依赖核心是 onnxruntime-directml、customtkinter、opencv、Pillow完整列表见 requirements.txtpip install -r requirements.txt启动程序python QualityScaler.py界面里依次完成选择文件 → 指定输出目录 → 挑选 AI 模型和参数 → 点击 UPSCALE 开始处理。影响结果的四个关键设置输入与输出缩放Input scale %送入 AI 前的分辨率比例。低于 50% 速度快但细节略少100% 最慢也最精细可在界面内点击标签旁的 info 查看换算示例。Output scale %AI 结果之后的二次缩放。100% 保留 AI 原生输出调低可压缩体积调高只是插值放大不增加真实细节。GPU 与显存GPU 下拉可指定具体显卡最多 4 块Auto 模式自动选最强选了不存在的 GPU 会回落到 CPU。GPU VRAM (GB)要按实际显存填写核显建议填 2。超出显存上限的大图会被自动切块tilling处理不必手动分片。混合因子与输出编码BlendingOFF / Low / Medium / High控制原文件与 AI 结果的混合权重想保留原片质感就调高。输出格式图像可选 .png / .jpg / .bmp / .tiff视频可选 .mp4 / .mkv / .avi / .mov编码器支持 x264、x265 及 nvenc / amf / qsv 硬件加速。输出文件会通过Assets/里的 exiftool.exe 写回原始元数据。如何验收效果放大前后并排对比纹理、边缘应更清晰若出现塑料感或纹理糊掉优先降低 Output scale 或换一个模型再试。内置模型包括 LVAx2、RealESRGANx4、BSRGANx2 / BSRGANx4、RealESR_Gx4 / RealESR_Ax4、MSharpx4、IRCNN_Mx1 / IRCNN_Lx1放大倍数以名称中的 x1 / x2 / x4 为准。视频处理支持 STOP RESUME中断后可从已处理的帧继续长视频不必从头再来开启 keep frames 选项还能保留抽帧中间产物。常见卡点排查启动报错或视频环节失败确认 ffmpeg.exe 已完整放入Assets/目录。显存不足或处理失败调低 GPU VRAM 限制、降低 Input scale或改用显存占用更小的模型如 BSRGANx4。速度慢开启 AI multithreading 选项视频输出改走硬件编码nvenc / amf / qsv。输出无声检查 ffmpeg.exe 是否为完整可执行版本必要时更换输出容器格式。维护与扩展入口你的设置模型、GPU、缩放比例等会保存为本地 JSON重启自动载入当前版本号 2026.3。菜单中的模型列表在源码里定义每个模型对应AI-onnx/下一个同名*_fp16.onnx文件替换模型文件即可切换算法。项目整体用 Python 编写onnxruntime-directml 负责推理OpenCV 处理图像帧customtkinter 绘制界面主体在 QualityScaler.py算法致谢BSRGAN、Real-ESRGAN、IRCNN与路线图见 README。【免费下载链接】QualityScalerQualityScaler - image/video AI upscaler app项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/qu/QualityScaler创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考