KI-gestütztes Video-Upscaling hat sich als bahnbrechende Methode zur Verbesserung von altem oder niedrig aufgelöstem Filmmaterial erwiesen. Seit seinem Start im Jahr 2018 hat sich Video2X zu einer beliebten Lösung auf GitHub entwickelt. Basierend auf maschinellem Lernen ist sein Hauptzweck, die Videoauflösung, Bildrate und Qualität zu verbessern. Es handelt sich um ein kostenloses Open-Source-Projekt. Einfach ausgedrückt können Sie mit Video2X ein niedrig aufgelöstes Video nehmen, dessen Auflösung erhöhen (z. B. von 480p auf 1080p oder 4K) und die Bildrate für flüssigere Bewegungen steigern – und das ohne die hohen Kosten kommerzieller Software.
In diesem Blog werden wir alles über Video2X erkunden, unsere Erfahrungen teilen und sehen, wie es im Vergleich zu anderen KI-Video-Upscalern abschneidet. Letztendlich können Sie entscheiden, ob es die beste Wahl für Ihre Bedürfnisse ist.
Video2X herunterladen & installieren
Video2X ist vollständig kostenlos zu nutzen. Es wird unter der Open-Source-Lizenz AGPL veröffentlicht. Allerdings sind alle anderen Websites, wie zum Beispiel die Seite video2x.app, die Sie über Google finden, nicht mit dem offiziellen Video2X-Projekt verbunden.
Die Software funktioniert auf Windows und Linux (die Unterstützung für macOS durch die Community ist begrenzt). Sie können alle Funktionen kostenlos herunterladen und nutzen, jedoch erfordert die Software ein leistungsstarkes System für eine zufriedenstellende Performance. Für die praktische Anwendung wird eine GPU im mittleren bis hohen Leistungsbereich empfohlen.
Google Colab
Falls Ihr PC nicht leistungsstark genug ist, kann Video2X auch in der Cloud betrieben werden. Die Entwickler stellen ein Google Colab-Notebook zur Verfügung, mit dem Sie eine leistungsstarke GPU (z. B. Nvidia Tesla K80/T4) für bis zu 12 Stunden kostenlos nutzen können. Dies ist eine großartige Alternative.
Windows
Sie können Video2X über den Windows-Installer oder das vorkonfigurierte Paket herunterladen und ausführen.
- Laden Sie das Installationsprogramm von der „Releases“-Seite herunter.
- Doppelklicken Sie auf das Installationsprogramm.
- Wählen Sie das Installationsverzeichnis.
- Folgen Sie den Anweisungen auf dem Bildschirm, um die Installation abzuschließen.
Für die vorgefertigten Binärdateien:
Verwenden Sie die folgende Methode:
$latestTag = (Invoke-RestMethod -Uri https://api.github.com/repos/k4yt3x/video2x/releases/latest).tag_name
curl -LO "https://github.com/k4yt3x/video2x/releases/download/$latestTag/video2x-windows-amd64.zip"
New-Item -Path "$env:LOCALAPPDATA\Programs\video2x" -ItemType Directory -Force
Expand-Archive -Path .\video2x-windows-amd64.zip -DestinationPath "$env:LOCALAPPDATA\Programs\video2x"
Sie können dann hinzufügen %LOCALAPPDATA%\Programme\video2x zu Ihrer PATH-Umgebungsvariable, um Video2X über die Befehlszeile auszuführen.
Linux
Video2X kann über Paketmanager installiert oder aus dem Quellcode erstellt werden. Für Arch-Linux-Nutzer ist die Software im AUR über Pakete wie video2x, video2x-git und video2x-qt6 oder video2x-qt6-git für die Qt6-GUI verfügbar.
Es stehen von der Community bereitgestellte Pakete und ein Docker-Container zur Verfügung. Das AppImage-Format wird ebenfalls als portable Option für andere Linux-Distributionen angeboten, wodurch eine Ausführung ohne Abhängigkeitsverwaltung möglich ist.
Video2X Mac
Es gibt keine offizielle Mac-Version von Video2X. Es ist jedoch theoretisch möglich, Video2X auf macOS mit den richtigen Treibern und der passenden Konfiguration auszuführen. Technisch versierte Nutzer haben es geschafft, Video2X über Container oder durch die Installation kompatibler Vulkan-Treiber zu nutzen. Gelegenheitssnutzer auf Mac könnten dies jedoch als zu kompliziert empfinden. Wenn Sie macOS nutzen, ist daher eine Alternative wie VideoProc Converter AI möglicherweise vorzuziehen, da die aktuellen inoffiziellen Methoden erhebliches technisches Fachwissen und Geduld erfordern.
Video2X-Tutorial
Video2X bietet jetzt eine überarbeitete Benutzeroberfläche, um den Upscaling-Prozess für alle zugänglich zu machen. Nachdem Sie die Video2X-GUI gestartet haben, können Sie Videodateien zur Warteschlange hinzufügen, das KI-Modell für das Upscaling auswählen und die Ausgabe-Einstellungen konfigurieren. Die Benutzeroberfläche ist intuitiv. Sie benötigen kein tiefgehendes technisches Wissen, um loszulegen.
Schritt 1. Fügen Sie die Video- oder Bilddatei(en) in die Software ein.
Schritt 2. Wählen Sie den entsprechenden Verarbeitungsmodus: Filter (Upscaling), um die Auflösung zu erhöhen, oder Frame Interpolation, um die Bildrate zu steigern.
Schritt 3. Wählen Sie das KI-Modell oder den Shader basierend auf Ihren Bedürfnissen aus.
Schritt 4. Passen Sie Einstellungen wie Auflösung, Ausgabeformat usw. an.
Schritt 5. Drücken Sie auf Start, um die Verarbeitung zu starten.
Hauptmerkmale: Test & Bewertung
Video2X Upscaler
Video2X ist nicht auf einen einzigen Algorithmus beschränkt. Es integriert mehrere hochmoderne Methoden zur Super Auflösung. Hervorzuheben ist, dass es Real-ESRGAN, Real-CUGAN und Anime4K sowie weitere unterstützt. Du kannst den Prozessor wählen, der am besten zu deinem Inhalt passt. Beispielsweise funktioniert Anime4K am besten für animierte Inhalte, während Real-ESRGAN ideal für Live-Action-Material ist. Mit dem richtigen Modell kann das Tool ein verschwommenes, altes Video deutlich klarer erscheinen lassen.
Also habe ich einige Videos ausgewählt und ein paar Tests mit diesem Hochskalierungsfilter durchgeführt. Das erste ist ein 5-sekündiger Anime-Clip (854×480 Pixel) im MPEG-4 AVC-Format mit 30 fps. Ich habe die realesr-animevideov3 Modell auswählen und den Skalierungsfaktor auf 2 setzen. Video2X hat das Video in nur 17 Sekunden hochskaliert. Hier ist das Ergebnis.
Ich würde sagen, dass Video2X bei diesem 2D-Digitalanimationsvideo außergewöhnlich gut abgeschnitten hat. Wie Sie sehen können, wurden die schwarzen Umrandungen um die Figur, die Pupillen und die Mundnähte in ultra-scharfe Linien umgewandelt. Das blockartige Kompressionsrauschen, das in der ursprünglichen dunklen Straße und den Hintergrundbäumen vorhanden war, wurde fast vollständig geglättet und beseitigt. Es hat das Kunstwerk auf eine native Vektorauflösung wiederhergestellt, und das bei hoher Geschwindigkeit, ohne unerwünschte Texturen oder Verzerrungen an den Kanten einzuführen.
Das Problem tritt jedoch bei Videos im realistischen Stil auf. Unter allen verschiedenen Modellen und ihren Varianten kann nur das Modell Real-ESRGAN-Plus realistische Aufnahmen verarbeiten. Andere Modelle, wie Real-CUGAN oder Anime4K, wurden auf Anime-Inhalte trainiert. Obwohl Real-ESRGAN-Plus bereits ein Modell für eine 2-fache Video-Upscaling-Funktion besitzt, scheint es, dass die Entwickler diese Option bisher nicht hinzugefügt haben. Folglich sind Sie für realistische Videos darauf beschränkt, das Modell Real-ESRGAN-x4plus in Video2X zu verwenden, welches einen festen 4-fachen Upscaling-Faktor erzwingt.
In diesem Fall musste ich Real-CUGAN models-pro wählen, um für das zweite Testvideo– einen 7,5 Sekunden langen vertikalen Clip eines flauschigen Hundes mit insgesamt 225 Einzelbildern – eine 2-fache Vergrößerung zu erzielen. Dieses Mal benötigte Video2X 172 Sekunden, um die Aufgabe zu erledigen. Wie nicht anders zu erwarten, war das Ergebnis ein Chaos. Aber hier ist, was ich bekommen habe.
Schauen Sie genau auf die Schnauze, das Kinn und die roten Brillen des Hundes. Video2X hat schwere, dunkle, vektorgleiche Konturen entlang der hochkontrastierten Ränder gezogen. Obwohl dies das Bild auf den ersten Blick extrem scharf erscheinen lässt, geht dabei die fotografische Realismus verloren. Ganz zu schweigen von den Halo-, Ringing- und dunklen Kontur-Artefakten rund um den Hund.
Frame Interpolation (FPS-Steigerung)
Neben der Vergrößerung der Auflösung kann Video2X neue Frames interpolieren, um die Bildrate eines Videos reibungslos zu erhöhen. Es integriert Algorithmen wie RIFE (Real-Time Intermediate Flow Estimation) für KI-basierte Frame Interpolation. Dies ist ideal, um Zeitlupeneffekte zu erstellen oder altes Filmmaterial mit niedriger FPS hochzuskalieren. Die Benutzeroberfläche ermöglicht die Auswahl des Frame Interpolation-Modus und eines Ziel-Frame-Multiplikators. Video2X erstellt anschließend die Zwischenframes mithilfe von KI.
Anpassbare Codierung und Arbeitsabläufe
Unter der Haube verwendet Video2X FFmpeg für Video-E/A und gibt den Nutzern die Möglichkeit, bei Bedarf die Kodierungseinstellungen zu steuern. Sie können Ausgabeformate, Encoder-Optionen über zusätzliche Parameter festlegen oder einfach die Standardwerte verwenden.
Die neueste Architektur (v6.x) wurde optimiert, um effizienter zu sein. Frames werden im Speicher verarbeitet, anstatt zwischen den Schritten auf die Festplatte geschrieben zu werden. Dies vermeidet enormen temporären Speicherplatz und beschleunigt die Verarbeitungspipeline. Dies ist eine große Verbesserung gegenüber den frühen Versionen, die Tausende von Frames auf die Festplatte geschrieben haben (wobei Hunderte von GB verbraucht wurden). Die aktuelle Version ist deutlich schlanker, was schnellere und speichereffizientere Upscaling-Durchläufe ermöglicht.
Vollständig kostenlos und gemeinschaftsorientiert
Ein großer Pluspunkt ist, dass Video2X kostenlose Software ist. Es ist wirklich beeindruckend, dass ein so leistungsstarkes Tool nichts kostet, insbesondere im Vergleich zu kommerziellen AI-Videoverbesserungsprogrammen, die oft ziemlich teuer sein können.
Die Open-Source-Natur bedeutet auch, dass Entwickler weltweit Beiträge leisten und Nutzer auf GitHub Verbesserungen vorschlagen können. Die Community rund um Video2X hat Anleitungen erstellt, Einstellungen für beste Ergebnisse geteilt und sogar Frontends (wie alternative grafische Benutzeroberflächen) entwickelt. Dieses kollaborative Ökosystem sorgt dafür, dass das Tool ständig verbessert wird.
Herausforderungen und Einschränkungen
GPU- und Kompatibilitätsprobleme
Verbunden mit dem oben genannten Punkt hatten einige Nutzer Schwierigkeiten, Video2X ordnungsgemäß mit ihrer GPU zu verwenden. Da Vulkan-Unterstützung erforderlich ist, hatten vor allem Personen mit älteren GPUs oder Nutzer von macOS Probleme. Darüber hinaus haben wir festgestellt, dass es notwendig war, Grafiktreiber zu aktualisieren oder CUDA/cuDNN zu installieren, damit bestimmte Modelle mit voller Geschwindigkeit arbeiten können.
Einschränkungen der Skalierungsfaktoren für realistische Videos
Für Aufnahmen aus der realen Welt unterstützt Video2X derzeit nur die realesrgan-x4plus Modell. Da dieses Modell ausschließlich mit einer 4x-Skalierungsarchitektur trainiert wurde, unterstützt es nur einen festen 4x-Upskalierungsfaktor.
Mit anderen Worten, wenn Sie ein Nicht-Anime-Video in Video2X um das 2- oder 3-Fache hochskalieren möchten, können Sie es entweder um das 4-Fache vergrößern und anschließend weitere Anpassungen vornehmen oder Ihr Glück mit einem speziell für Anime trainierten Modell versuchen.
Darüber hinaus enthält Video2X keine Modelle, die in der Lage sind, die Qualität realistischer Videos zu verbessern, ohne die Auflösung zu ändern. Sie können dies überprüfen, indem Sie die Modelldateien des Projekts untersuchen.
Geschwindigkeitsbeschränkungen
Der am häufigsten erwähnte Nachteil ist die Leistung. Das Hochskalieren von Videobildern mit neuronalen Netzwerken ist äußerst rechenintensiv. Video2X verarbeitet Anime-Videos extrem schnell. Allerdings berichten viele Nutzer, dass Video2X bei realistischen Videos sehr langsam sein kann, sofern man keine High-End-GPU besitzt.
Zum Beispiel kann die Verwendung des Real-ESRGAN-Modells auf einem Standard-PC nur etwa 1-2 Frames pro Sekunde verarbeiten, was bedeutet, dass das Hochskalieren einer vollen Minute Video Stunden dauern könnte. Nach unserer Erfahrung hat es 614 Sekunden Um ein 15-sekündiges Video mit einer Auflösung von 636x480 Pixel, einer Bildrate von 23.976 fps und insgesamt 364 Frames 4-fach hochzuskalieren, ist das keineswegs schnell. Das Ergebnis können Sie unten sehen.
Unser vorheriger Upscaling-Test mit dem realistischen Video bestätigt dies ebenfalls. Im Folgenden finden Sie einen direkten Vergleich der Testergebnisse mehrerer Video-Enhancement-Software-Anwendungen, einschließlich Video2X.
| Spezifikation | Video2X | VideoProc Converter AI | Topaz Video |
|---|---|---|---|
Verwendetes Modell |
Real-CUGAN |
Gen Detail |
Proteus |
Zeitaufwand (s) |
172 |
88 |
308 |
Durchschnittliche Verarbeitungs-FPS |
1,30 |
2,56 |
0,73 |
Maximale GPU-Auslastung |
99% |
99% |
99% |
Spitzenauslastung des VRAM |
1411 MB |
5454 MB |
6715 MB |
Maximale CPU-Auslastung |
90,634 |
35,608 |
70,990 |
Ausgabedatei-Bitrate |
8,20 Mbps |
8,71 Mbps |
6,25 Mbps |
Gesamte Anzahl der Frames |
223 |
225 |
225 |
Wie wir sehen können, ist Video2X nicht besonders schnell, aber einer seiner großen Vorteile ist die außergewöhnlich niedrige Spitzen-VRAM-Nutzung. Allerdings haben wir auch festgestellt, dass Video2X während des Renderings 2 der ursprünglichen 225 Frames verloren hat und nur 223 Frames ausgegeben hat. Wenn das Video länger wäre, könnte dies zu einer Verschiebung der Audio-Synchronisation führen.
Video2X-Alternative
Während Video2X sein Versprechen der Qualitätsverbesserung einhält, könnten die Hardware-Anforderungen und der etwas technische Charakter nicht für jeden geeignet sein. Wenn Sie nach einem KI-Video-Upscaler suchen, der viel benutzerfreundlicher ist und dennoch eine anständige Qualität bietet, VideoProc Converter AI ist eine gute Alternative, die ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis bietet, ohne ein hohes Preisschild zu tragen.
VideoProc Converter AI unterstützt Windows und macOS nativ. Es verfügt über eine integrierte KI Super Auflösung Modul mit verschiedenen Algorithmen für unterschiedliche Videos, um die Auflösung und die Gesamtqualität zu verbessern. Das Tool kann die Auflösung um bis zu 4x (400 %) erhöhen, beispielsweise ein Video von 480p auf 1080p oder 4K konvertieren, während Details erhalten und verbessert werden. Egal ob Anime oder realistisches Filmmaterial, Sie können frei einen Upscaling-Faktor von 1x bis 4x wählen oder sogar eine beliebte Ausgabeauflösung spezifizieren.
Darüber hinaus verfügt es über ein Frame-Interpolation Modul zur Umwandlung von Videos mit niedriger Bildwiederholfrequenz (FPS) in solche mit hoher Bildwiederholfrequenz. Die KI verwendet Algorithmen zur Bewegungsschätzung, um neue Frames zu generieren, sodass Sie Videos mit niedriger FPS problemlos in solche mit hoher FPS umwandeln und epische Zeitlupen mit KI-gestützter Flüssigkeit erstellen können.
Tatsächlich könnte eine benutzerfreundliche Lösung wie VideoProc Converter AI für Sie die bessere Wahl sein, wenn Sie ein Gelegenheitsnutzer sind, der schnelle, zuverlässige Ergebnisse und einen reibungslosen Arbeitsablauf benötigt. Es bietet verschiedene Modelle, ist auf Ihre Hardware optimiert und erledigt Aufgaben oft schneller. Die Kosten für eine solche Software ersparen Ihnen Zeit und sorgen für Einfachheit. Sie wird insbesondere für diejenigen empfohlen, die nicht unbedingt an den technischen Details der Hochskalierung interessiert sind, sondern einfach nur einen Knopf drücken und großartige Ergebnisse erzielen möchten.
Fazit
Video2X beweist, dass man keinen Cent ausgeben muss, um KI für die Videoverbesserung zu nutzen. Es ist ein bemerkenswertes Tool zum Hochskalieren von Videos, Bildern und GIFs und liefert bei entsprechender Hardware hochwertige Ergebnisse. In dieser Bewertung wurden die Einrichtung, die Fähigkeiten und ehrliche Einblicke in die Leistung des Tools behandelt. Für viele Hobbyanwender und sogar einige Profis kann Video2X ein echter Lebensretter sein, insbesondere wenn das Budget begrenzt ist.
Für diejenigen, die Wert auf ihre eigene Zeit und Benutzerfreundlichkeit legen, könnte die Erkundung einer Alternative wie VideoProc Converter AI mit seinem breiteren Funktionsumfang und schnelleren Durchsatz der bessere Weg sein.
