5 бесплатных программ для масштабирования видео как альтернатива платному Topaz Video AI

Хочешь увеличить качество видео, но ценник у Topaz Video AI вызывает сердечный приступ? Спокойно! Сегодня разберём 5 БЕСПЛАТНЫХ программ, которые помогут улучшить твои видео. И да, результат может удивить! Дочитай до конца, потому что в конце я покажу таблицу, какая из них даёт лучший результат (на примере масштабирования исходного видео в разрешении FullHD 1080х1920 30fps до 4к 30fps). Поехали!

(Сразу хотел бы предупредить – статья длинная, в Word при шрифте = 12 она заняла 28 страниц).

Примечание 1.

В рамках статьи «Бесплатный, но с закрытым исходным кодом» и «Бесплатный и при этом OpenSource» равны между собой — конечному пользователю в большинстве своём всё равно закрытый код или нет — главное, что он может свободно использовать те функции какие ему нужны.

Примечание 2.

В рамках статьи: Python = Питон, Visual Studio Code = VSCode, Нейросеть = ИИ = AI.

Примечание 3.

В рамках данной статьи считается, что вы не умеете работать: с кодом, GitHub-ом и прочее. Поэтому все действия будут объяснены детально.

QualityScaler

Первая программа – это QualityScaler, она используется не только для масштабирования и улучшения видео, но также и для фото. Вот GitHub программы: https://github.com/Djdefrag/QualityScaler ^[2]  (перейдите по ссылке и скачайте её – нажав на зелёную кнопку «Code», а затем просто загрузите архив нажав соответствующую кнопку (см. рис. 1-2)).

По словам разработчика программы, работающей на основе моделей ИИ, – она написана полностью на Python (Питоне) как фронтэнд так и бэкэнд.

QualityScaler (см. рис. 3) является одним из 4х проектов автора Аннунциата Джанлука (никнейм на GitHub = Djdefrag) посвящённого увеличению фото и видео: NiceScaler (последнее обновление 3 года назад – устарел), QualityScaler (последнее обновление в прошлом месяце – февраль 2025 года), RealScaler (последнее обновление в ноябре 2024 года) и FluidFrames.RIFE – генерация дополнительных видеокадров на основе ИИ.

Чтобы установить QualityScaler вам потребуется вначале установить несколько компонентов на ваш компьютер:

• Во-первых, это Питон, скачайте и установите актуальную версию с этой страницы (см. рис. 4): https://www.python.org/downloads/release/python-3119/ ^[3]

  

ОЧЕНЬ ВАЖНО! – при установке поставьте «галочку» на пункте – Add Python 3.11 to Path а так же установите «галочки» на пунктах: Add Python to environment variables и Precompile standard library (см. рис. 5-6).

Можете оставить папку установки по умолчанию, а можете выбрать свою папку – это не играет особой разницы.

• Во-вторых, это VSCode: https://code.visualstudio.com/ ^[4]  – он нам нужен для редактирования файлов.

• Загрузите модели для QualityScaler по этой ссылке (см. рис. 7): https://gofile.io/d/jQmbgY ^[5]

  

(хотел бы заметить, что ссылка не всегда открывается, поэтому вот ссылка на уже загруженный архив в моём ТГ канале: https://t.me/photoudzen/1722 ^[6] )

• Также вам потребуется установить бесплатный архиватор файлов 7-Zip (см. рис.8): https://www.7-zip.org/ ^[7]  чтобы разархивировать программу QualityScaler, загруженную ранее с GitHub.

  

• Загрузите FFMPEG.exe по ссылке:  https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/ ^[8] (RELEASE BUILD> ffmpeg-release-essentials.7z).

  Теперь перейдём у установки и запуску программы:

1. Разархивируем архив с программой QualityScaler с помощью 7-Zip (см. рис. 9):

   

2. Поместим загруженные ранее ИИ модели в папку AI-onnx (см. рис. 10):

   

3. Поместим «FFMPEG.exe» – именно сам файл FFMPEG.exe в папку Assets (рис. 11):

   

4. Далее запустите VSCode и откройте в нём папку QualityScaler (просто перетащите саму папку в окно программы VSCode – см. рис. 12):

   

5. Потом выберите файл «QualityScaler.py» в окне «Explorer» программы VSCode:

   

6. Затем откройте терминал, кликните туда и выполните команду «pip install -r requirements.txt». Чтобы открыть терминал потяните вверх за нижнюю часть (полосу) окна для работы с кодом, в данном случае «QualityScaler.py» (см. рис. 14 – 15):

   

Так как у меня уже установлен файл настроек (у автора статьи) – то первая строка у меня «[QualityScaler] Preference file exist» – у вас такого не будет.

Чтобы выполнить команду – нажмите «Enter».

Примечание 4.

Для чего нужны команды в файле «requirements.txt» в корне папки QualityScaler? Давайте разбираться (см. рис. 16).

Файл разделён на 3 секции: #AI, #GUI, #UTILS.

• Секция #AI: команда «onnxruntime-directml==1.17.3» – она запускает ONNX Runtime с поддержкой DirectML (API для работы с нейросетями на GPU в Windows) – это нужно для ускоренного выполнения моделей AI на видеокартах AMD/NVIDIA/Intel;

• Команда «numpy==1.26.4» – это библиотека для работы с массивами и матрицами чисел, она используется для математических операций в нейросетях;

• Секция #GUI или graphical user interface – она же графический интерфейс: команда «customtkinter» – это расширенная версия стандартного Tkinter (библиотека для GUI в Python), она делает интерфейс более «стильным» 😊;

• Секция #UTILS состоит из нескольких команд, которые обращаются к библиотекам для работы с изображениями и файлами: команда «opencv-python-headless» – используется для обработки изображений;

• Команда «Pillow» – это библиотека для работы с изображениями, она используется для загрузки, сохранения и преобразования изображений;

• Команда «natsort» – позволяет удобно сортировать видеофайлы и изображения в “естественном” порядке (например, file1, file2, …, file10);

• Команда «pyinstaller» – это инструмент для создания «.exe» файлов из Python-кода, он превращает «QualityScaler.py» в исполняемый файл.

Примечание 5.

Возможно, во время выполнения программы, в терминале, на одном из этапов вы увидите, как некоторый текст будет выделен жёлтым цветом – не пугаемся – если бы это было действительно что-то важное – у нас бы ничего не заработало)) и, если «загуглить» эти скрипты по типу: tqdm.exe, dotenv.exe, imageio_download_bin.exe и тд., то выйдет, что эти файлы в основном, нужны для работы с кодом вручную, а так как мы запускаем Python внутри установленной директории, то он сам их найдёт.

Если вы всё-таки волнуетесь, что может что-то пойти не так – можете самостоятельно добавить их в «PATH». Для этого воспользуйтесь сочетание клавиш «Win + R» →  введите команду «sysdm.cpl» → вкладка Дополнительно → Переменные среды, в Системных переменных ищем «Path» → нажимаем «Изменить» → «Создать» и добавляем путь к нужному файлу.

После установки – закройте VSCode и откройте его снова (это обновит все установленные зависимости).

Нажмите кнопку «Воспроизвести» в правом верхнем углу VSCode:

После запуска интерфейса появится окошко, показанное на рисунке 3.

При нажатии на знак вопроса около каждой настройки выйдет дополнительное окно с описанием, что делает та или иная настройка.

По настройкам: вам предлагается выбрать AI модель для обработки кадров видео или изображений – рекомендую ставить либо «RealESRGANx4», либо «BSRGANx4», можете поэкспериментировать самостоятельно.

Можно выбрать уровень смешивания изображений (см. рис. 19):

Смешивание объединяет масштабированное изображение созданное AI, с исходным изображением. Чем выше уровень – тем меньше улучшений изображения и тем больше сходство с оригиналом.

Наиболее сбалансированный вариант – Medium.

Многопоточность (рис. 20) может повысить производительность масштабирования видео (отключено, 2,4, 6 или 8 кадров одновременно в обработке). Учтите, что чем больше кадров одновременно обрабатывается, тем больше напряжение на процессор, видеокарту и оперативную память ^[9].

Input resolution – чем больше число – тем более высокое качество будет у выходного изображения или видео, но и обрабатываться будет медленнее (2 минуты обработки на 12гб 3060 rtx и 64гб RAM) – если компьютер «слабый» – ставьте 50, если «сильный» 75 и более.

• Output resolution – выходное разрешение – ставим 100 если нужно получить 100% качество;

• GPU – если у вас больше одного графического процессора – здесь их можно выбрать;

• GPU VRAM – укажите объём памяти вашей видеокарты (я ставлю 8 так как обычно, кроме QualityScaler у меня бывают запущено ещё много программ по типу Photoshop или ComfyUI😊);

• Так же укажите формат вывода для изображений, видео и кодек для видео;

• Настройка Keep frames – отвечает за то будет ли удалена папка с увеличенными изображениями после того, как сгенерируется видео целиком (on – не удалится, off – будет удалено);

• Можно выбрать путь сохранения итогового изображения или видео (рис. 22):

В заключение отмечу, что у программы очень лёгкий и удобный интерфейс. Полностью установленная версия занимает менее 200 МБ, что весьма скромно, особенно если сравнивать с LORA или Checkpoints для ComfyUI, которые обычно весят от 1 ГБ. Такой способ гораздо проще и удобнее, чем установка полной версии Forge AI с вкладкой Extras, к тому же он абсолютно бесплатен в отличие от Topaz Video AI. Единственный минус — отсутствие встроенного предпросмотра видео.

RealScaler

RealScaler: https://github.com/Djdefrag/RealScaler?tab=readme-ov-file ^[10]  очень похож своим интерфейсом (см. рис. 23) и возможностями на QualityScaler, но весит на 40мб меньше, своего более старшего собрата, а так же поддерживает только 4 модели для масштабирования, по сравнению с 7 моделями у QualityScaler.

Установка идентичная QualityScaler, так же потребуются: Python, VSCode, AI модели и FFMPEG.exe. Сами модели – другие, можете загрузить их с этого сайта: https://gofile.io/d/yaMlZO ^[11] или в моём ТГ, по ссылке: https://t.me/photoudzen/1723 ^[12] (Это не реклама моего ТГ, файлообменник «gofile.io ^[13]» не работает в России 😢). Если ссылка не работает можете поискать в ТГ группу «Фото и дзэн» и внутри группы поискать все посты по тегу «#habr» ).

Это ваше решение какой интерфейс вы будете использовать.

Video2X

Video2X: https://github.com/k4yt3x/video2x?tab=readme-ov-file ^[14]  – это Open-source проект для увеличения видео на GPU (Nvidia, AMD, Intel). Поддерживает множество моделей, включая Waifu2X. 

Программа имеет очень простой интерфейс и просто минимум настроек:

Поддерживает следующие языки:

• Английский (США);

• 简体中文(中国);

• Português (Португалия);

• Français (Франция);

• Deutsch (Германия).

Чтобы загрузить программу, нужно кликнуть по ссылке «Download the Latest Windows Installer Executable (6.4.0)» и загрузка начнётся автоматически (см. рис. 25):

Файл до распаковки и установки весит 210мб, после установки 375мб.

При загрузке любого видеофайла в программу – выйдет окно настроек, где можно выбрать свою видеокарту для рендера видео, что нужно сделать с видео (увеличить или сделать интерполяцию кадров в видео), поставить нужную модель, которая будет использоваться для работы, установить коэффициент увеличения для видео и выбрать опции модели для увеличения (см. рис. 26 – 27):

Фильтр libplacebo обеспечивает быструю обработку видео, но предназначен исключительно для аниме. Однако высокая скорость работы сказывается на качестве итогового изображения.

Фильтр Real-CUGAN также рассчитан только на аниме-видео, но позволяет добиться гораздо более высокого разрешения по сравнению с libplacebo.

Для реалистичных видео оптимальным выбором будет Real-ESRGAN, который подходит как для аниме, так и для реальных видеозаписей.

У параметра кодировщика есть дополнительные опции, но в целом они похожи на параметры у QualityScaler (см. рис. 28):

Разберём за что отвечает каждый пункт настроек меню.

• suffix (.mkv): Формат конечного файла. В данном случае «.mkv», но можно выбрать другие, например «.mp4».

• codec (libx264): Выбор кодека для сжатия видео. libx264 – стандартный кодек H.264, обеспечивающий хорошее качество при разумном размере файла.

• pix_fmt (auto): Формат пикселей, auto означает, что программа автоматически выберет оптимальный формат.

• bit_rate (0): Битрейт видео (0 означает автоматическое определение). Вручную задаётся в кбит/с. Например, 8000 для 8 Мбит/с.

• rc_buffer_size (0): Размер буфера для регулирования битрейта (0 — автоматически).

• rc_min_rate (0) / rc_max_rate (0): Минимальный и максимальный битрейт. 0 — автоматически. Можно задать, если нужен строгий контроль.

• qmin (-1) / qmax (-1): Минимальное и максимальное значение квантования. -1 – значит, что программа подбирает сама.

• gop_size (-1): Размер GOP (группы кадров). -1 – авто. Если задать 25, то каждые 25 кадров будет I-кадр.

• max_b_frames (-1): Максимальное количество B-кадров. -1 – авто. Чем больше B-кадров, тем лучше сжатие, но выше нагрузка на CPU.

• keyint_min (-1): Минимальное расстояние между ключевыми кадрами. -1 – авто.

• refs (-1): Количество кадров для предсказания движения. -1 – авто. Больше кадров → лучше качество, но выше нагрузка.

• thread_count (0): Количество потоков процессора для кодирования, 0 – программа выберет оптимальное число.

• delay (0): Задержка перед началом кодирования (у меня стоит 0).

• hwaccel (none): Аппаратное ускорение. none – CPU-рендер. Можно выбрать cuda, nvenc, qsv для GPU-ускорения.

• Copy audio and subtitle streams – отвечает за копирование оригинальных аудиодорожек и субтитров без перекодирования.

• Custom Options – пользовательские опции – здесь можно добавить свои параметры и пресеты настроек. У меня стоит: crf (20) то есть Constant Rate Factor = Контроль качества –  о = максимальное качество (без потерь), 20 – 23 – баланс качества и размера видео, 30+ – хуже качество, но маленький файл.

• preset (slow): ultrafast – максимальная скорость, но плохая компрессия. fast / medium – баланс. slow – лучшее качество при адекватной скорости. veryslow – максимальное сжатие, но долгое кодирование.

Waifu2X

Waifu2X – бесплатное ПО – ТОЛЬКО ДЛЯ ЛИЧНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ:  https://github.com/AaronFeng753/Waifu2x-Extension-GUI ^[15]  Разработан для аниме и 2D-артов, но неплохо справляется и с видео. Использует deep learning для очистки изображения. 

 Устанавливается посредством загрузки приложения с GitHub по ссылке «Download Latest Stable Build» (см. рис. 29):

До распаковки и установки – архив весит 1,9гб, после распаковки 4,3гб.

После распаковки программу можно запустить из «.bat» файла (см. рис. 30) – это привычный вариант после запуска нейронок по типу ComfyUI или Forge через такой же «батник».

Встречает нас экран с пожеланием нам – оплатить премиум доступ к данной программе и задонатить автору (см. рис. 31), мы данный экран пропускаем и сразу переходим на страницу меню «Home» (см. рис. 32).

В этой вкладке представлено множество настроек, но часть из них доступна только в премиум-версии, что можно отнести к минусам программы. Однако есть и явное преимущество — возможность настраивать пресеты для разных типов видео, что значительно упрощает работу. Рекомендую выбрать один из пресетов: их названия интуитивно понятны, и, опираясь на разбор предыдущих программ, можно легко определить, какое качество они обеспечивают.

После того как всё настроите – можно нажать «Старт».

В пункте меню «Engine Sittings» (см. рис. 33) вам предлагается выбрать наилучшую модель для проведения операций над: изображениями, видео и анимированными изображениями (GIF и тд.), а также подробно «настроить» сами модели.

Исходя из субъективного опыта ^[16] работы могу порекомендовать использовать для реалистичных изображений – Real-ESRGAN, для аниме изображений – Anime4K или Waifu2x-Caffe, для реалистичных видео – RTX Super-Res (если у вас карта RTX от NVIDIA) или Real-ESRGAN (работает медленнее чем RTX Super-Res), для аниме видео – Real-CUGAN или Anime4K.

Не будем останавливаться подробно на моделях, рассмотрим только RTX Super-Res.

Во-первых, при выборе данного режима работы – вам нужно будет пройти тест совместимости, нажав голубую кнопку (см. рис. 34, 36), во-вторых, для работы вам потребуется установить себе на компьютер NVIDIA Broadcast SDK (см. рис. 35) – нажав на зелёную кнопочку вас перекинет на соответствующий сайт, где вы сможете скачать нужную вам версию SDK. Когда вы всё установите – нужно будет повторно пройти тест совместимости и запустить данный режим в работу.

В меню настроек «Video Sittings» вы теоретически можете выбрать любые настройки, но практически – большая часть из них работает только с Премиумом, поэтому советую поставить все настройки как у меня:

В глобальных настройках (см. рис. 38) можете включить GeForce RTX ON и все остальные настройки оставить по умолчанию.

На последней странице настроек меню – вам предлагается пройти тест комфортной работы с различными плагинами и моделями. Тест выглядит следующим образом (см. рис. 39):

После его прохождения вам предложат прочитать инструкцию по применению программы (см. рис. 40):

По итогу: на средних настройках 16 секундное видео в исходном масштабе Full HD 30fps масштабируется до 4к примерно за 27 секунд на RTX Super-Res, на максимальном качестве за 34 секунды. Real-ESRGAN работает гораздо медленнее и масштабирует видео до 4к за 2 часа. RealSR-NCNN-Vulkan – масштабирует видео до 4к за 49 минут.

На аниме видео и изображениях предлагаю вам проверить самостоятельно.

К плюсам данной программы я бы отметил загрузку всего приложения сразу, то есть вместе со всеми моделями, а также быструю работу на GPU. Но в целом в программе сделан акцент больше на аниме, как будто «Waifu2X» —  это спасение для анимешников. Теперь даже старые серии выглядят, как ремастер! 😊

FluidFrames.RIFE

FluidFrames.RIFE ^[17] — это приложение Windows на базе искусственного интеллекта ^[18] RIFE для создания покадровых и замедленных видеороликов. Он не просто апскейлит, но и улучшает плавность видео, добавляя промежуточные кадры (аналог DLSS в играх😊). 

Установка похожа на QualityScaler, однако теперь загружать модели не нужно, они уже есть в самом архиве.

FluidFrames.RIFE – делает видео плавнее, улучшает детализацию и поддерживает Slow Motion. 

Заключение и ссылки

Ниже дана ссылка на мой Google диск со сравнением различных результатов генерации на примере одного видео в разных программах и GUI.

Какая программа или интерфейс лучше – решать вам, я лишь разобрал основные настройки и способ установки. Попробуйте сами и решите на чьей стороне вы (прикол из рекламы Twix😊).

Какой вариант подходит вам? Пишите в комментариях! А если статья и видео было полезным, ставь лайк и подписывайся — впереди ещё больше крутых гайдов!

Мой ТГ канал (попросить помощи у меня): https://t.me/photoudzen ^[19] (CGI: Blender 3D, After Effect, Nuke, UE5 и AI технологии: ComfyUI, Forge AI, Fooocus и тд.)

Мой Ютуб (посмотреть другие мои ролики по CGI и AI):  https://www.youtube.com/@dmitriidak ^[20]

Задонатить (если понравилась статья и объяснение материала😅): https://boosty.to/dmitriidak ^[21]

Заказать работу/проект – моё портфолио на Behance (графический дизайн): https://www.behance.net/gallery/188830159/portfolio-v-sfere-grafiki ^[22]

Так как вставлять в таблицу на Хабре изображения весьма специфическое занятие, предлагаю к просмотру таблицу сравнения и отдельные файлы и видео которые были увеличенны в 7 программах (включая платный Topaz Video AI): https://drive.google.com/drive/folders/1V-GuXEbUVfgqzLp8myw-9dHS43Dvdty4?usp=sharing ^[23]

По ссылке представлены: Word-документ с сравнительной таблицей (она неполная), 8 отдельных папок с названиями программ, где было выполнено масштабирование, каждая папка с 8-ю изображениями (полное сравнение) и 8 видео (7 из них – это различные масштабирования в различных программах + Оригинал).

Спасибо за внимание ^[24]!