QualityScaler AI放大教程：如何在本地把低清图片和视频变清晰
【免费下载链接】QualityScalerQualityScaler - image/video AI upscaler app项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/qu/QualityScaler
QualityScaler 是一款 Windows 平台的 AI 放大（画质增强）应用，用你电脑里的 GPU 对照片和视频做超分辨率放大与降噪。手头有一批低分辨率的老照片、模糊的旧录像时，把它装好后即可一键生成 2 倍、4 倍更锐利的文件，全程文件不出本机。
在 Windows 上四步跑起 QualityScaler
先确认硬件达标：Windows 10/11、8GB 以上内存、一张 DirectX 12 兼容且显存 4GB 以上的显卡（Nvidia、AMD、Intel 均可）。
- 获取代码：执行下面的命令，得到 QualityScaler 项目文件夹。
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/qu/QualityScaler- 安装依赖：进入项目目录后执行，装完所有运行需要的 Python 库。
pip install -r requirements.txt- 放置两个文件：把下载好的 AI 模型文件解压到
AI-onnx文件夹，把ffmpeg.exe放进Assets文件夹。前者决定有没有可用的放大模型，后者负责视频的拆帧和合成，缺一个对应功能就不可用。 - 启动程序：执行下面的命令，弹出图形界面后即可选文件。
python QualityScaler.py它到底能做什么：照片、视频、批量
放大模糊照片和低清图片
支持 jpg、png、webp、heic、bmp、tiff 等常见图片格式，输出可选 .png、.jpg、.bmp、.tiff，模型可 2 倍或 4 倍放大，IRCNN 模型还能只做降噪。你能得到一张分辨率更高、细节更足的图片，且原文件的拍摄信息会被原样保留到新文件。
提升低清视频的清晰度
支持 mp4、mkv、avi、mov、flv、webm、gif 等格式，处理时先逐帧做 AI 放大，再用 FFMPEG 重新编码，音频会保留。你能得到一段与原片同长度、带声音但画面更清晰的视频，中途还能随时暂停、之后继续。
批量处理一批文件
一次可以勾选多个文件，图片和视频可以混在一起排队处理，处理完的结果按设置保存到输出目录，软件还会记住你上次的参数。你能得到整批处理好的文件，不用逐个点开操作。
为什么它能在你的显卡上本地跑起来
AI 放大有点像"数码修图师"：它不是简单拉伸像素，而是凭在大量清晰图上学到的规律，把模糊区域该有的细节"猜"出来再补上。QualityScaler 的几块关键组件：
- ONNX Runtime + DirectML：运行模型的引擎，直接调用显卡算力，Nvidia、AMD、Intel 的 DirectX 12 显卡都能用
- 自动切块（Tilling）：大图被切成小方块逐块处理再拼回，像分块放大海报一样绕开显存不够的问题
- FFMPEG：负责视频拆帧与重新编码，并提供 nvenc、amf、qsv 等硬件加速编码
- customtkinter：程序的图形界面，选模型、调参数都是点选完成
- exiftool：处理完后把原文件的元数据写回结果文件
怎么调出更好效果：五个可调参数
- 调整 AI 模型，得到匹配的清晰度和速度：视频常用显存占用较低的 LVAx2，照片选 BSRGAN 或 RealESRGAN 的 x4 模型细节更多，只想去噪选 IRCNN（1 倍，不放大）。
- 调整输入分辨率百分比，得到更快的速度：先缩小再送进 AI，数值越低处理越快，适合先用小图试参数。
- 调整输出分辨率百分比，得到可控的文件体积：4 倍放大后按需要缩回目标尺寸，避免文件大得存不下。
- 调整融合因子（Blending），得到更自然的结果：把原图按低、中、高三档比例混回放大结果，能减弱"AI 感"。
- 调整多线程与编码方式，得到更快的视频输出：视频放大开启多线程，编码方式选显卡对应的硬件加速项。
高频问题与避坑方法
⚠️Q：下拉框里一个 AI 模型都没有？A：模型文件还没放进AI-onnx文件夹，放好后再启动程序。
Q：图片能处理，视频却报错？A：ffmpeg.exe没放进Assets文件夹，视频功能依赖它拆帧合成。
Q：视频处理慢得受不了？A：把输入、输出分辨率百分比调低，编码方式换成硬件加速（nvenc/amf/qsv），再打开 AI 多线程。
Q：放大后的照片看起来假假的？A：别追求 4 倍最大值，把融合因子调到 Low 或 Medium 混回原图；压缩严重的照片可以先用 IRCNN 降噪再放大。
Q：视频处理中断了，只能从头再来吗？A：不会。停掉后以相同模型和输出目录重新处理，会从已完成的帧继续。
Q：没有 N 卡能用吗？A：可以用，DirectML 支持所有 DirectX 12 兼容显卡，但注意目前它是 Windows 应用，Mac 上跑不了。
📌 先克隆仓库完成上面四步，拿一张老照片试一次，熟悉模型与融合因子的手感后再处理视频。主程序入口见 QualityScaler.py，所有参数都在窗口里点选。
【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
