• Pixelle-Video是什么？
• 安装与使用
• 系统要求
• 安装方式
• 启动
• 功能体验
• 超分辨率
• 降噪
• 插帧
• 使用场景
• 老视频修复
• 批量处理短视频
• 优缺点
• 优点
• 不足
• 适用人群
• 同类工具对比
• 总结
• 获取方式

处理视频时，剪辑、调色、降噪这些工作会占用大量时间。用AI技术提升视频质量是个好思路，但找个趁手的开源工具并不容易。市面上的视频处理软件要么功能复杂，要么价格昂贵。

我最近试用了Pixelle-Video，由AIDC AI团队开发。这个工具利用AI处理视频，降噪、超分辨率放大、智能剪辑都能自动完成。

Pixelle-Video是什么？

Pixelle-Video是一个开源的AI视频处理工具，在GitHub上可以找到。它的定位很直接：基于深度学习的视频处理，可以免费使用和部署。

主要功能：

• 视频超分辨率：用深度学习模型提升视频分辨率，从低清视频恢复出高质量画面
• 智能降噪：自动去除视频噪点，适合低光环境拍摄的视频
• 视频插帧：提升视频帧率，让画面更流畅，比如把24fps转成60fps
• 视频修复：修复老旧视频，自动调整色彩和亮度

安装与使用

系统要求

• 系统：Windows 10/11、macOS 10.15+、Linux（Ubuntu 18.04+）
• 硬件：多核CPU，NVIDIA显卡（支持CUDA，显存4GB以上），内存8GB以上
• 环境：Python 3.8+、CUDA 11.0+（如用GPU）、PyTorch

安装方式

方式一：pip安装

git clone https://github.com/AIDC-AI/Pixelle-Video.git
cd Pixelle-Video
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows用: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
pip install -e .

方式二：Docker

docker pull aidcai/pixelle-video:latest
docker run -it --gpus all -p 8080:8080 aidcai/pixelle-video

启动

# Web界面
python app.py

# 命令行
pixelle-video --input input.mp4 --output output.mp4 --task upscale

界面包含视频导入、任务配置、预览、输出设置、进度监控几个区域。

功能体验

超分辨率

视频超分辨率可以把低分辨率视频提升到高分辨率。我试了一下，把720p视频提升到4K，使用RTX 3060显卡，1分钟视频大约需要3-5分钟。画面细节保留不错，边缘也比较清晰。

操作流程：
1. 导入视频，系统显示分辨率信息
2. 选择放大倍数（2x或4x）和模型（Real-ESRGAN或SwinIR）
3. 设置输出分辨率和处理设备
4. 开始处理，可以实时看进度

降噪

低光环境下拍摄的视频通常噪点很多。Pixelle-Video的降噪功能可以处理这个问题，提供空域、时域和混合三种降噪模式，强度可调。

我试了一段夜间拍摄的视频，降噪后画面干净了不少，噪点明显减少，细节也保留了。支持分屏预览，可以对比效果。

插帧

视频插帧能提升帧率，让画面更流畅。比如把24fps电影转成60fps，观看体验会好很多。

软件提供RIFE（实时）、CAIN（高质量）、FI-Net（平衡）三种算法。我测试了24fps转60fps，运动画面流畅了很多，没有明显卡顿，生成的中间帧也比较自然。

使用场景

老视频修复

家里有些早年拍摄的家庭录像，分辨率低（480p或更低），噪点多。用传统软件手动调色、降噪需要2-3小时，而且效果不一定好。

用Pixelle-Video：
1. 导入老旧视频
2. 选择视频修复任务
3. 启用降噪和超分辨率
4. 等待5-10分钟

AI处理后画面质量提升明显，细节也更丰富。

批量处理短视频

短视频创作者需要快速处理大量素材。手动调色、降噪、提升分辨率，处理10个视频可能需要1-2天。

Pixelle-Video支持命令行批量处理：

pixelle-video --input-folder ./videos --output-folder ./processed --task upscale

配置好参数后，一次处理整个文件夹。10个视频大约2-3小时，而且风格统一。

优缺点

优点

• 开源免费：无需付费，可以自由定制和扩展
• 功能全面：集成了超分辨率、降噪、插帧等多种功能
• 支持GPU加速：处理速度快，可以在本地运行保护隐私
• 可扩展：支持自定义模型，可以集成到其他工作流

不足

• 硬件要求高：需要较好的显卡才能发挥最佳性能，CPU处理速度较慢
• 学习曲线：完全的新手可能需要时间熟悉，部分高级功能需要技术背景
• 处理时间长：处理高分辨率视频耗时较长

适用人群

适合：
- 视频创作者和UP主
- 需要处理大量视频的从业者
- 技术爱好者和开发者
- 需要视频修复的个人用户

不太适合：
- 只需要简单剪辑的用户（剪映更合适）
- 电脑配置较低的普通用户
- 追求专业级后期制作的用户

同类工具对比

对比结论：
- Topaz Video AI功能强大但价格贵，Pixelle-Video免费开源
- Video2X只能做超分辨率，Pixelle-Video还支持降噪和插帧
- 综合来看，Pixelle-Video在功能和价格上达到了平衡

总结

Pixelle-Video把深度学习应用到视频处理，降低了AI视频处理的门槛。它开源免费，功能全面，处理质量可以媲美商业软件。如果你需要批量处理视频、修复老视频，或者想学习AI视频处理，这个工具值得试试。

使用建议：
- 新手从Web界面开始，熟悉功能和参数
- 批量处理用命令行效率更高
- 用NVIDIA显卡处理速度会快很多
- 根据视频类型选择合适的AI模型

获取方式

GitHub：https://github.com/AIDC-AI/Pixelle-Video

安装：

git clone https://github.com/AIDC-AI/Pixelle-Video.git
cd Pixelle-Video
pip install -r requirements.txt

提示：
- 在虚拟环境中安装，避免污染系统Python环境
- 需要GPU加速的话，提前安装CUDA和对应版本的PyTorch
- Windows用户可能需要先安装Visual C++ Redistributable

你平时用什么工具处理视频？欢迎分享使用心得。