# video-improvement

**Repository Path**: lmxxff/video-improvement

## Basic Information

- **Project Name**: video-improvement
- **Description**: 视频超分辨率 + 视频补帧
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-09-23
- **Last Updated**: 2025-09-23

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 智能视频自动化流水线

这是一个使用 Gradio 搭建的视频自动化增强服务。您可以将视频文件上传到服务界面，后端会自动调用 AI 模型完成一系列增强操作，包括视频超分辨率和视频补帧，并返回处理后的视频。

## 功能特性

*   **视频超分辨率 (Upscaling)**: 使用 **Real-ESRGAN** 模型，可将低分辨率视频提升至更高清晰度。
*   **视频补帧 (Frame Interpolation)**: 使用 **RIFE** 模型，可将低帧率视频插值到更高帧率，获得更流畅的视觉体验。
*   **Web 服务界面**: 使用 **Gradio** 搭建，提供了简单易用的图形化界面，支持视频上传、处理和预览下载。
*   **模型自动下载**: 首次运行时，脚本会自动检查并下载所需的 AI 模型。

## 项目结构

```
.
├── Real-ESRGAN/      # Real-ESRGAN 模型代码仓库
├── RIFE/             # RIFE 模型代码仓库
├── BasicSR/          # BasicSR 依赖库源码
├── output/           # 存放处理完成的视频
├── app.py            # Gradio 服务启动脚本
├── enhance_video.py  # 视频处理核心逻辑脚本
├── download_models.py # 模型下载脚本
├── .gitignore        # Git 忽略配置文件
└── README.md         # 本项目说明文件
```

## 环境与依赖

本项目在调试过程中，确认了一组可以协同工作的核心依赖版本。如果您需要手动搭建环境，请参考：

*   **Python**: 3.10
*   **PyTorch**: `2.8.0+cu128` (针对 RTX 5090 等新显卡，从特定 index-url 安装)
*   **Torchvision**: `0.23.0+cu128`
*   **NumPy**: `1.26.4` (避免与旧版编译的库冲突)
*   **Gradio, Transformers, etc.**

**核心解决方案**: 为了解决 `basicsr` 等库的兼容性问题，本项目并未将其安装到全局环境，而是在 `enhance_video.py` 中通过动态修改 `PYTHONPATH` 的方式，使得程序运行时直接从本地的 `BasicSR`, `Real-ESRGAN`, `RIFE` 源码目录中导入模块。

## 安装与运行

**强烈建议在 Python 虚拟环境中进行安装。**

1.  **克隆仓库**:
    ```bash
    git clone https://gitee.com/lmxxff/video-improvement.git
    cd video-improvement
    ```

2.  **创建并激活虚拟环境 (推荐)**:
    ```bash
    python3 -m venv venv
    source venv/bin/activate
    ```

3.  **安装所有依赖**:
    这是最关键的一步。该命令会使用 `requirements.txt` 文件，自动安装我们调试好的所有特定版本的依赖库。
    ```bash
    pip install -r requirements.txt
    ```

4.  **启动服务**:
    在项目根目录下，执行以下命令：
    ```bash
    python3 app.py
    ```
    *注意：首次启动时，程序会自动检查并下载所需的 AI 模型，这个过程可能会持续几分钟到几十分钟，具体取决于您的网络速度，请耐心等待。*

5.  **访问服务**:
    服务启动后，在浏览器中打开 `http://<您的电脑IP地址>:7860` 即可开始使用。
    *   服务已配置为 `0.0.0.0`，允许局域网内其他设备访问。
    *   如果遇到无法访问的情况，请检查您本机的防火墙设置，确保 `7860` 端口是开放的。


## 注意事项

*   **硬件要求**: 视频 AI 处理是计算密集型任务，强烈建议在配备有 NVIDIA GPU 的机器上运行。
*   **首次运行**: 首次运行 `app.py` 时，`enhance_video.py` 会自动调用 `download_models.py` 脚本下载所有必需的 AI 模型，过程较长，请耐心等待。