5款最佳免費開源AI影片畫質提升/增強工具（支援Windows/Mac/Linux系統）
並非所有人都有預算購買高端AI影片畫質增強工具。如果您曾瀏覽Reddit、GitHub或一些影片編輯論壇，很可能遇到過人們提出相同的問題：「有沒有能提升影片畫質的免費開源AI工具？」
雖然商業選項通常更完善強大，但一些開源項目也因提供基於AI的畫質提升、去模糊和降噪等功能而備受關注——而且完全免費。部分工具專為動漫內容設計，其他則致力於通用影片增強。但它們的實際效果如何？使用它們需要付出哪些代價？
本文將帶您了解當前最受歡迎的免費開源AI影片畫質提升與增強工具，包括它們的優勢、不足以及在安裝使用過程中的注意事項。
熱門免費開源AI影片畫質提升/增強工具
聲稱能使用AI提升影片畫質的開源工具層出不窮。有些由研究人員建立並由GitHub貢獻者維護，其他則由獨立開發者優化完善以供日常使用。
以下是用戶常用的幾款熱門免費開源影片畫質提升與增強工具。每款工具都有其獨特的優勢、局限性和使用特點，在深入使用前需要了解清楚。
Video2X
支援平台： Windows（完全支援），Linux（有限支援）
Video2X是一款熱門的開源工具，透過提取影片幀、使用AI影像放大模型處理，最後將處理後的幀重建為高清影片來實現畫質提升。
處理流程包含以下幾個階段：
- 幀提取：首先使用FFmpeg將影片分割為獨立幀和音訊檔案
- 幀放大：使用waifu2x、SRMD或Anime4KCPP等AI模型對每幀進行畫質提升
- 影片重建：處理完成後，FFmpeg將放大後的幀與原始音訊重新合成為最終的高清影片
處理過程可能較慢，特別是在處理長影片或缺乏GPU加速時
對於熟悉腳本編程的高級用戶，可以手動編寫批次處理或bash腳本來自動化此流程，實現更高度客製化
Windows用戶可使用簡易圖形介面，而Linux用戶需依賴命令列操作
- 支援多種AI後端，適應不同類型內容
- 提供Windows圖形介面，降低非技術用戶使用門檻
- 支援長影片或整個資料夾的批次處理
- 完全免費開源，無功能限制或浮水印
- 無GPU加速時處理速度緩慢，強烈建議使用NVIDIA顯示卡
- 音訊需單獨處理後再重新合併
- 安裝和模型配置對新手較為複雜
- Linux支援有限且需要手動配置
- 無法在macOS系統原生執行
安裝與使用指南：
1. 在電腦上建構Video2X專案
- 檢視Windows系統建構指南：https://docs.video2x.org/building/windows.html
- 檢視Windows系統Qt6圖形介面建構指南：https://docs.video2x.org/building/windows-qt6.html
- 檢視Linux系統建構指南：https://docs.video2x.org/building/linux.html
2. 下載並安裝Video2X
要流暢執行Video2X，系統需滿足以下最低硬體要求：
CPU要求
- 預編譯版本需要支援AVX2指令集的CPU
- 英特爾：Haswell（2013年第二季）或更新架構
- AMD：Excavator（2015年第二季）或更新架構
GPU要求
- 顯示卡必須支援Vulkan介面
- NVIDIA：Kepler（GTX 600系列，2012年第二季）或更新架構
- AMD：GCN 1.0（Radeon HD 7000系列，2012年第一季）或更新架構
- 英特爾：HD Graphics 4000（2012年第二季）或更新架構
技巧：如果電腦沒有高效能GPU，仍可透過Google Colab免費使用Video2X。Google提供NVIDIA T4、L4或A100等高效能GPU，每會話最長可使用12小時。
Windows系統安裝（命令列版本）
可從GitHub取得最新預編譯版本，按以下步驟安裝到本機用戶目錄：
解壓縮後，將%LOCALAPPDATA%\Programs\video2x新增到系統環境變數以便快速存取。
安裝Windows Qt6圖形介面版本
若偏好圖形介面，Qt6版本提供更簡潔的操作體驗。從發布頁面下載安裝檔案video2x-qt6-windows-amd64-installer.exe，雙擊執行即可。
安裝精靈將引導完成整個流程，可選擇安裝路徑並決定是否建立桌面捷徑。
Linux系統安裝
Linux用戶請遵循官方Linux安裝指南的說明。
3. 執行Video2X
可透過命令列或圖形介面（僅Windows）執行Video2X。
使用命令列時請參考命令列文件。可定義輸入輸出路徑、AI模型（如realesrgan）、輸出選項等參數。
範例命令：
使用圖形介面時，只需啟動Video2X Qt6，載入影片後配置GPU後端、處理模式和濾鏡等設定，點擊執行按鈕即可開始畫質提升。
您可能還喜歡：Video2X深度評測 >>
Real-ESRGAN
支援平台： Windows, Linux, macOS
Real-ESRGAN是由ESRGAN團隊開發的廣受歡迎免費開源AI影像與影片畫質提升工具。基於PyTorch框架建構，透過預訓練的生成對抗網路實現高品質的影像影片放大。雖然最初專為單影像超解析度設計，但透過逐幀處理方式也能應用於影片修復，是處理低解析度或壓縮影片內容的理想選擇。
該工具在真實場景（如風景、人像或低品質手機錄影）中表現尤為出色，以能恢復精細細節同時降低噪點和壓縮偽影而聞名。
- 頂尖的影像增強品質，特別擅長處理真實場景照片與影片
- 提供多種預訓練模型（通用、動漫、人臉修復等）
- 由專業研究團隊積極維護更新
- 支援腳本化或整合到自訂影片處理流程
- 無內建圖形介面，需使用命令列或手動編寫腳本
- 影片處理需手動執行幀提取與重組（未實現自動化）
- 需要配置Python環境並基本了解PyTorch
- CPU處理速度較慢，強烈推薦使用GPU加速
安裝與使用指南：
1. 安裝Python及依賴環境
- 確保已安裝Python 3.7或更高版本
- 克隆程式碼庫：
- 安裝必要依賴套件
cd Real-ESRGAN
# 該庫用於訓練和推理
pip install basicsr
# 以下套件用於人臉增強功能
pip install facexlib
pip install gfpgan
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
2. 下載預訓練模型
專案支援多種模型：
- RealESRGAN_x4plus（通用場景）
- RealESRGAN_x4plus_anime_6B（動漫影像）
- realesr-general-x4v3（壓縮影像優化）
從GitHub發布頁或提供的連結下載所需的.pth模型檔案。
3. 準備影片素材（幀提取）
使用FFmpeg從輸入影片中提取幀序列：
4. 對提取的幀執行Real-ESRGAN處理
範例命令（4倍放大）：
5. 將處理後的幀重新合成為影片
再次使用FFmpeg：
6. （可選）從原影片重新添加音訊
Real-ESRGAN最適合熟悉Python和命令列工具的用户，或希望將高品質畫質提升整合到自動化流程中的開發者。雖然設定過程比圖形介面工具更技術化，但其視覺效果往往不言自明——特別是在修復模糊或低解析度素材的細節時表現突出。
技巧：與Video2X類似，Real-ESRGAN也可在Google Colab上執行。觀看此影片了解如何透過Colab將影片提升至高清甚至4K畫質，無需本地高效能GPU支援。
Waifu2x Extension GUI
支援平台： Windows
Waifu2x Extension GUI是一款用户友好的Windows桌面應用程式，整合了多種AI畫質提升引擎——包括waifu2x、Real-ESRGAN和Anime4K——並提供統一的圖形介面。雖然最初專為動漫風格影像影片設計，但現已透過附加模型選項擴展至真實場景內容處理。該軟體因安裝簡便、無需命令列操作而廣受好評。
與眾多開源工具不同，Waifu2x Extension GUI專為便捷性打造：幀提取、畫質提升、影片重建乃至音訊同步等流程均可在同一介面內完成。這使其成為Windows平台上最適合初學者的AI影片增強方案之一。
- 一體化圖形介面，支援影像、GIF及影片畫質提升
- 整合多款AI引擎（waifu2x-ncnn-vulkan、Real-ESRGAN、Anime4K、SRMD）
- 內建音視訊混合支援——無需FFmpeg命令列操作
- 提供批次處理功能及面向高級用戶的設定選項
- 無需安裝Python或外部依賴環境
- 僅支援Windows系統——不兼容macOS或Linux
- 低階GPU裝置處理耗時較長
- 模型選項與更新頻率依賴開發者維護進度
- 安裝包體積較大（約1.5GB，含內建模型與依賴元件）
安裝與使用指南：
1. 下載安裝程式
存取專案GitHub或Gitee發布頁面：https://github.com/AaronFeng753/Waifu2x-Extension-GUI。選擇最新.exe版本（例如Waifu2x-Extension-GUI-v...-Installer.exe）。
2. 安裝並啟動程式
執行安裝程式。完成後可透過桌面捷徑或開始功能表啟動應用。
3. 載入影片檔案
將影片檔案直接拖曳至程式視窗，或點擊「新增檔案」選擇輸入源。
4. 配置畫質提升參數
- 選擇AI模型（如Real-ESRGAN、waifu2x-ncnn-vulkan或Anime4KCPP）
- 設定輸出解析度倍數（如2倍或4倍）
- 可選：啟用降噪、幀率補間或偽影消除功能
5. 開始處理
點擊「開始」按鈕。程式將自動執行全流程：提取影片幀、畫質提升、重建影片檔案並同步音訊軌道。
6. 取得輸出成果
處理完成的影片將儲存至指定輸出資料夾，可直接使用或上傳。
Waifu2x Extension GUI非常適合希望獲得穩定AI畫質提升效果，但不願接觸程式碼或配置複雜環境的用戶。雖然相比基於腳本的工具客製性較弱，但其開箱即用的完善體驗令人印象深刻——特別是在處理動漫內容與低解析度網路影片時表現優異。
Anime4K
支援平台： Windows、macOS、Linux（透過影片播放器或自訂腳本）
Anime4K是一款輕量級開源影片畫質提升演算法，專為動漫和線條藝術內容設計。與其他依賴深度學習或GAN模型的工具不同，Anime4K採用高效的OpenCL或Vulkan著色器技術，可直接在GPU上執行。這使其處理速度快、能即時執行，甚至適用於低階硬體裝置。
Anime4K通常透過著色器腳本在MPV或VLC等影片播放器中使用，無需提取和重組影片幀。也可透過FFmpeg濾鏡或命令列工具進行離線處理，但其最大優勢在於即時播放增強——能立即提升老動畫或低清網路影片的清晰度。
- 即時畫質增強，幾乎無延遲
- 極致輕量化——整合顯示卡也能流暢執行
- 特別適合動漫、卡通和線條藝術風格內容
- 可直接在MPV、VLC或自訂腳本中使用——無需單獨幀提取
- 支援跨平台執行
- 不適用於實景拍攝或真實世界影片內容
- 無圖形介面或打包安裝程式
- 需要手動配置影片播放器整合
- 輸出畫質清晰度與細節表現不及基於深度學習的提升工具
安裝與使用指南：
方案一：使用MPV播放器即時增強
- 從https://mpv.io/下載MPV播放器
- 克隆或下載Anime4K程式碼庫：https://github.com/bloc97/Anime4K
- 將著色器檔案（如Anime4K_Clamp_Hybrid.glsl）放入MPV的shaders資料夾
- 編輯mpv.conf配置檔案啟用著色器：glsl-shaders="~~/shaders/Anime4K_Clamp_Hybrid.glsl"
- 使用MPV開啟影片，畫質增強效果將即時呈現
擴展閱讀：Anime4K搭配MPV使用教程：優勢、局限與特性詳解 >>
方案二：透過FFmpeg離線處理（高級用戶）
部分衍生版本（如Anime4KCPP）支援直接對影片檔案執行Anime4K濾鏡，但這需要編譯工具或使用特定支援著色器的FFmpeg版本——對新手不夠友好。
Anime4K最適合動漫愛好者或希望立即改善低清動畫內容視覺效果的普通用戶。雖然不具備Real-ESRGAN或Video2X等AI模型的深度修復能力，但其極速響應和簡易操作使其成為播放時即時增強或輕量級處理的絕佳選擇。
正如所見，開源影片增強工具形態多樣——從Waifu2x Extension GUI等用戶友好型圖形介面，到Anime4K等基於著色器的輕量級解決方案。
儘管這些工具功能強大且完全免費，但也存在某些使用門檻，可能令初學者甚至資深用戶感到困擾。
接下來我們將探討使用這些開源解決方案時最常見的挑戰與難題。
REAL Video Enhancer
支援平台： Windows、Linux、macOS
REAL Video Enhancer是一款集AI影片增強、幀率補間與畫質提升功能於一體的桌面應用程式。作為Flowframes等傳統軟體的現代化跨平台替代方案，它提供了無需命令列知識的用戶友好體驗。
該程式採用前沿AI模型技術，包括用於影片插幀的RIFE演算法和用於畫質提升的Real-ESRGAN引擎。透過高度最佳化的TensorRT與NCNN推理引擎，充分釋放現代GPU的性能潛力。與多數圖形介面工具不同，REAL Video Enhancer支援所有主流桌面作業系統，成為多平台用戶的理想選擇。
- 全面跨平台支援，兼容Windows、Linux和macOS系統
- 深度性能最佳化，採用TensorRT與NCNN後端，在支援硬體上表現卓越
- 功能整合完善，將幀率補間（RIFE）、畫質提升（Real-ESRGAN）與影片解壓縮融於統一介面
- 直觀圖形介面，提供簡潔易懂的操作流程
- 包含高級功能：Discord狀態整合、場景切換偵測及即時渲染幀預覽
- 資源消耗較高，需至少8GB顯示記憶體和16GB記憶體以獲得最佳性能
- 安裝包體積較大，TensorRT版本因包含模型與依賴項可能達16GB
- 特定硬體要求，完整發揮TensorRT後端性能需匹配支援的GPU與作業系統
安裝與使用指南
1. 下載應用程式
存取GitHub專案官方頁面：https://github.com/TNTwise/REAL-Video-Enhancer/releases/tag/RVE-2.3.6
下載對應作業系統的版本（Windows版.exe、Linux版.flatpak或macOS版.dmg）
2. 安裝並啟動程式
執行下載的安裝程式，按照提示完成安裝。完成後從桌面或應用程式資料夾啟動程式。
3. 載入影片檔案
在「常規」標籤頁中，點擊「選擇輸入檔案」或「批次選擇」匯入待處理影片。
4. 配置處理參數
- 後端引擎：選擇合適後端，如pytorch(cuda)以充分利用GPU性能
- 幀率補間：勾選啟用幀率補間功能
- 補間模型：選擇幀率補間模型，例如RIFE 4.26 Heavy
- 補間倍數：設定補間係數，如設定為3可將影片幀率提升至三倍
- 影片解壓縮：勾選啟用影片解壓縮
- 畫質提升：勾選啟用畫質提升並選擇對應模型
5. 新增至渲染佇列
完成所有設定後，點擊「新增至渲染佇列」。可在「渲染佇列」標籤頁中管理待處理任務。
6. 開始處理
點擊底部播放按鈕(►)啟動處理任務。
REAL Video Enhancer憑藉直觀的圖形介面，讓複雜的影片增強操作變得簡單易用，即使是初學者也能輕鬆上手。
使用開源AI影片增強工具的常見難題
儘管開源AI影片畫質提升工具功能強大，但通常伴隨著陡峭的學習曲線。許多用戶下載這些時期望即裝即用，卻發現實際使用涉及技術配置、依賴項管理或數小時的試錯調整。以下是人們最常遇到的一些挑戰：
複雜的安裝與配置流程
許多開源AI影片畫質增強工具依賴Python、PyTorch或其他需要手動安裝的框架。用戶可能需要克隆GitHub程式碼庫、安裝依賴項、配置環境變數或下載獨立的AI模型——所有這些步驟都必須在處理第一個影片前完成。如果您不熟悉這些工具，整個過程會令人望而生畏。
缺乏統一操作介面
與通常提供完善介面和標準化工作流程的商業軟體不同，大多數開源專案更專注於後端AI功能開發。用戶往往需要使用FFmpeg提取影片幀，分別進行畫質提升，再手動重新合成影片。雖然存在圖形介面選項，但通常僅限於Windows平台或可能已過時。
音訊處理常被忽略
許多工具僅專注於影片的視覺部分，而完全忽略了音訊處理。因此，用戶必須使用FFmpeg或其他工具手動提取並重新合併音軌。這在原本就複雜的工作流程中又增加了一個步驟，同時提高了音畫不同步等錯誤的發生機率。
有限的技術支援與文件
由於這些工具通常是興趣專案或研究演示，它們往往缺乏正式的支持管道。文件可能存在不一致、過時或對初學者來說過於技術化的問題。如果遇到困難，唯一的求助途徑可能就是搜尋GitHub問題區、Reddit討論串或線上論壇——而這些並不總能提供明確解決方案。
更簡單高效的替代方案
如果您曾在執行開源AI畫質提升工具時遇到困難，這絕非個例。從安裝Python環境、管理模型檔案到重新合併音視訊，本應簡單的增強任務常常會演變成耗時數日的技術攻關。
為了簡化整個流程，Aiarty Video Enhancer提供了一站式影片畫質提升與修復解決方案——無需程式設計基礎、命令列操作或技術猜測。
透過Aiarty，僅需幾次點擊即可將低解析度影片提升至1080p、2K甚至4K畫質。它不僅提供基礎解析度提升，更能消除壓縮偽影、降低畫面噪點、修復人臉模糊，並從老式DV磁帶至手機拍攝素材等各種影片中還原精細細節。對於卡頓影片，幀率補間功能可助力打造更流暢的視覺體驗。
功能對比：Aiarty Video Enhancer vs 開源影片增強工具
雖然Anime4K是知名的開源專案，但其專注於即時播放增強而非影片預處理與匯出——這使得它與其他討論的工具存在本質區別。因此，我們在下方的對比表中將其排除，重點比較專為透過預處理實現AI影片畫質提升的工具。
以下是Aiarty Video Enhancer與常用開源方案的詳細對比：
如何使用Aiarty Video Enhancer提升/增強影片畫質
開始使用Aiarty Video Enhancer非常簡單，無需任何影片編輯經驗。只需按照以下簡易步驟即可增強您的影片：
第一步： 下載並安裝Aiarty Video Enhancer至您的PC或Mac電腦。
第二步： 開啟程式，將影片檔案拖曳至主工作區。
第三步： 從AI模型下拉選單中，選擇最適合您的增強模型。
第四步： 在放大選單下選擇期望的放大倍數或指定輸出解析度。
第五步： 點擊預覽按鈕快速檢視增強後的影片效果。
在我的測試中，選擇了2倍畫質提升，從1920x1080升級至3840x2160。如下方截圖所示，影片預覽效果出色——原始影片中的所有噪點都被完全消除。
第六步： 若預覽效果符合預期，將任務新增至佇列，選擇"匯出當前"處理單個影片，或選擇"批次匯出"同時處理多個影片。
以下是另外兩個展示Aiarty Video Enhancer在影片畫質提升與增強方面能力的實例：
實例一：源檔案為帶有嚴重顆粒感和色彩噪點的老舊錄影片段。經過增強處理後，畫面清晰度得到顯著提升。
實例二：成功將1190x724的動漫影片提升至2380x1448解析度，線條更加銳利，偽影明顯減少。
您還可透過下方YouTube影片檢視更多實測效果。
總結
開源AI影片畫質提升工具無需付費，為影片處理提供了可行的技術方案。然而，正如前文所述，這類工具通常需要用戶具備一定的技術背景，面臨安裝複雜、依賴項繁多、缺乏圖形介面等挑戰，實際使用門檻較高。
如果您希望尋找一款安裝簡便、操作直觀的替代方案，Aiarty Video Enhancer 提供了整合化的解決方案。該工具將多種AI增強功能整合於圖形介面中，簡化了從處理到輸出的工作流程，旨在降低用戶的技術負擔。
無論是修復老影片、優化日常拍攝素材，還是為網路分享提升畫質，選擇合適的工具都至關重要。希望本文的分析能為您在選擇工具時提供有價值的參考。
本篇文章由 Digiarty Software 資深編輯 Wong Man Nok 撰寫，他是一位經驗豐富的內容創作者，在多媒體行業擁有超過 10 年的工作經驗。他擅長深入的產品評論和實用指南，尤其是基於人工智慧的圖像編輯領域。基於對技術趨勢和社交平台的深入了解，他為您的目標量身定制引人入勝的內容。其文風古樸而活潑，深受廣大讀者的喜愛。透過 AI 協助構思與撰寫，本文章最終由本領域專家 Abby Poole 審核，以確保內容的準確性與專業性。
