Jasna免费 GPU 视频马赛克修复完整指南【免费下载链接】jasnaVideo restoration tool项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ja/jasnaJasna 是一款免费的 GPU 视频马赛克修复工具提供图形界面与命令行两种用法加入视频后自动定位马赛克、只修复马赛克区域并直接编码输出画面其余部分保持原样。本文按硬件判断、内部流程、场景能力、首次运行与基准数据的顺序给出从判断到出片的完整路径。判断显卡能否运行 Jasna显卡、驱动与路径兼容清单判断维度要求不满足时NVIDIA 显卡GTX 16 / RTX 20 系列或更新计算能力 7.5GTX 10 系列1050/1060/1070/1080无法使用可改用受支持的 AMD 卡或在云 GPU 上运行NVIDIA 驱动Windows 610 或更新Linux 580 或更新更新驱动后重跑内置系统检查每个版本首次启动会自动检查 FFprobe、GPU、驱动与安装路径AMD实验性ROCm 兼容卡RX 7000/9000、Radeon 780M/760M/740M、Ryzen AIWindows 需 Adrenalin 驱动 26.8.1二级修复仅限 NVIDIALTX 在 Linux 支持 RX 7000/9000 与 Radeon AI PRO R9700Windows AMD 为测试版安装路径本地文件夹路径中不含中文、日文、带重音字母等非英文字符改用纯英文数字路径并移动发行包磁盘本地盘Windows NTFSLinux ext4/Btrfs/XFS/ZFS推荐 SSD不支持网络磁盘机械硬盘可用但启动与加载模型明显变慢显存不足时等待中的帧自动临时移入系统内存无需配置仍不够时调低最大片段大小如从 90 降到 60或关闭二级修复Jasna 流水线内部马赛克检测、跟踪、修复与编码的全过程从读取视频到写出文件几乎所有步骤都在 GPU 上完成。一个任务经过的完整链路是解码GPU 直接解码视频NVIDIA 用 NVDECAMD 用 AMF检测检测模型默认rfdetr-v6在每一帧中找出马赛克位置跟踪与分段跟踪每个马赛克把它的帧分成不超过最大片段大小的片段硬切镜头处自动截断两个不同镜头不会被混进同一个片段修复BasicVSR 逐片段修复256×256 画面片段间留少量重叠衔接处不会跳变二级修复可选UNet 4x、RTX Super Res 或 Topaz TVAI 把修复区域放大、锐化融合修复画面写回原始帧只有马赛克区域发生变化编码GPU 编码器输出NVENC/AMF音频直接复制仅当输出格式无法容纳时才重新编码首次任务慢是因为第 2、4 步的模型若启用 UNet 4x 则包括它要针对具体 GPU 用 TensorRT 编译一次结果存入model_weights后反复复用。LTX 走另一条路线对视频做四遍处理——找马赛克、准备、扩散模型修复、保存——更慢但能补充更多真实细节画质分标准、良好约慢 1.5 倍、高约慢 2.5 倍、顶级约慢 5 倍四档。功能全对照按场景找到对应能力场景关键能力注意点整段视频一键去码自动检测马赛克位置画面其余部分不动硬切处自动分段片段重叠保证接缝平滑默认检测模型rfdetr-v6可逐视频更换只修中间几秒区间编辑器按帧精确选范围马赛克扫描快速定位检测模型与置信度按视频单独记忆选区间时输出保留源编解码器照片单帧修复SD 1.5 左右对比、换种子试不同结果只保存满意变体实验性模型需支持者密钥结果更锐利 / 4K 视频二级修复叠加UNet 4x、RTX Super Res、Topaz TVAI仅限 NVIDIA更多真实细节LTX 扩散模型修复四档画质可选需支持者密钥至少 8 GB 显存与 16 GB 内存不能处理 VR180 并排VR180 左右并排拆分双眼分别修复再拼回按片商自动选择马赛克投影方式使用 BasicVSR边修边看内置播放器实时观看并可跳转也可串流到浏览器或 Stash播放器只用 BasicVSR不生成输出文件区间编辑器如何定位并只修复目标片段队列中视频上的剪刀按钮打开区间编辑器。不选区间即修复全片选中区间后其余部分原样复制速度更快且保留原始质量。内置马赛克扫描可每帧或每 0.25–2 秒检查一次RTX 5090 上约 2,000 FPS扫出的区间转为修复区间后还能调整检测阈值或用红色遮罩预览命中位置。能运行 LTX 的机器上可用仅大马赛克用 LTX把较大马赛克建议从占视频高度 12% 起交给更慢但更精细的 LTX其余留给 BasicVSR。区间编辑器中设置的检测模型与阈值只保存给当前视频。首次运行教程从下载发行包到第一帧出片 下载与操作系统和 GPU 厂商匹配的发行包解压到路径只含英文字母和数字的文件夹启动Windows 双击jasna.exeLinux NVIDIA 运行jasnaLinux AMD 先安装一次 AMF 26.20 视频运行库再运行run_jasna_amd.sh添加视频支持拖放选择设置点底部 ▶ 开始⚠️ 首次运行与运行期注意NVIDIA 首次任务需 15–60 分钟用于为当前 GPU 编译模型只发生一次结果缓存在model_weights目录版本更新时复制到新版本即可免等待编译期间不要使用电脑关闭浏览器等占显存的应用显存不足时把最大片段大小从 90 降到 600.12 版本中从 0.11.3 复制的 LTX 模型需重新下载按 ▶ 接受模型更新即可原许可证码仍有效每个设置旁的 ⓘ 图标悬停即可查看说明。命令行可完成除视频播放器、LTX 种子预览、遮罩建议与交互式图片处理外的大部分功能# 单个视频 jasna --input input.mp4 --output output.mkv # 整个文件夹 jasna --input input_folder --output output_folder官方基准数据3 分 22 秒视频的修复耗时对比BasicVSR 修复整段 3:22 视频RTX 5090Linux越低越好输入Lada 0.11.0Jasna v0.9.1720p H.26401:4700:321080p H.26402:0200:342160p H.26404:5601:03同一台机器上Jasna v0.9.1 在三个分辨率下都比 Lada 0.11.0 快 3.4–4.7 倍且分辨率越高优势越大显存同步收敛1080p 峰值约5.6 GB约为早期 v0.4.1峰值 21.4 GB的四分之一。费用与许可边界免费范围、支持者密钥与开源许可工具本体与 BasicVSR 修复模型完全免费累计支持 15 美元及以上解锁 UNet 4x锐化修复区域与 SD 1.5静态图片实验性模型25 美元再加 LTX2026 年 10 月 14 日含前累计支持 15 美元及以上者免费获得 LTX许可证码只从官方渠道出售Buy Me a Coffee、Unifans中国用户为 README 指定的闲鱼官方卖家。其他卖家均为欺诈其密钥无法使用修改版文件可能在电脑上运行隐藏代码一个许可证码可在 3 台电脑或云工作区使用激活后可离线运行公开源码采用 AGPL-3.0 许可模型与捆绑依赖保留各自条款常见问题首次耗时、输出文件与显存问题第一次运行为什么需要 15–60 分钟检测模型与修复模型启用 UNet 4x 时也包括它在第一个任务中针对当前 GPU 编译TensorRTNVIDIA结果保存在model_weights中被后续任务复用。AMD 从不编译因此首次等待短得多。输出文件写到哪里会覆盖原文件吗默认保存在原文件旁边不会覆盖。输出已存在时默认自动重命名也可改为覆盖或跳过。显存不够怎么办✅ 等待中的帧会自动临时移入系统内存不需要任何配置仍不足时调低最大片段大小如 90 降到 60或关闭/更换更轻的二级修复。没有 NVIDIA 显卡能运行吗可以走实验性 ROCm 路径需要 RX 7000/9000 这类较新的 AMD GPU。二级修复仅限 NVIDIALTX 支持 Linux 的 RX 7000/9000 与 Radeon AI PRO R9700Windows AMD LTX 为测试版。延伸资料文档主题路径GUI 使用指南docs/zh/gui.md模型选择检测/修复/二级/SD 1.5docs/zh/models.md区间编辑器与局部修复docs/zh/segments.mdVR180 视频处理docs/zh/vr180.md显存与 GPU 调优docs/zh/tuning.md命令行完整参考docs/zh/cli.md先用一段短视频跑通完整流程确认速度与显存表现再按 docs/zh/tuning.md 调整片段大小与重叠。【免费下载链接】jasnaVideo restoration tool项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ja/jasna创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考