Jasna 视频去马赛克完整指南：你的显卡能不能跑，几分钟出第一个成片

Jasna 视频去马赛克完整指南你的显卡能不能跑几分钟出第一个成片【免费下载链接】jasnaVideo restoration tool项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ja/jasnaJasna 是一款免费的视频去马赛克工具它自动定位画面里的马赛克区域用 AI 模型把被遮挡的部分重建出来只改马赛克、其余画面原样保留整条流程跑在 GPU 上。它同时提供图形界面GUI和命令行CLI两套入口。本文按你真实的使用顺序展开先判断你的显卡能不能跑再走一遍从安装到产出第一个成片的最小闭环然后讲清哪些设置能让结果更对、哪些能让过程更快最后给出实测数据和文档入口。先做门槛自查你的显卡能不能跑 Jasna先说结论NVIDIA GTX 16 系列及之后的显卡基本都能用AMD 需要 RX 7000/9000 这一代较新的 GPU属于实验性支持。下面这张表是你启动前要唯一需要核对的东西核对完就不用再记了项目要求NVIDIA 显卡GTX 16 系列 / RTX 20 系列或更新计算能力 7.5GTX 10 系列及更早的显卡无法使用NVIDIA 驱动Windows 需 610 或更新Linux 需 580 或更新AMD 显卡实验性支持ROCmRadeon RX 7000/9000、Radeon 780M/760M/740M、Ryzen AI 核显Windows 需 Adrenalin 驱动 26.8.1 或更高二次修复仅 NVIDIAAMD 不支持LTX 模型需 NVIDIA RTX 或受支持的 AMD 显卡至少 8 GB 显存和 16 GB 系统内存安装位置本地磁盘Windows 用 NTFSLinux 用 ext4/Btrfs/XFS/ZFS路径中不能有中文、日文、带重音的字母等非英文字符不支持网络磁盘建议 SSD机械硬盘上启动和加载模型都慢这些不必记。每个版本首次启动时Jasna 会自动逐项核对 FFprobe、GPU、驱动和安装路径更新驱动后也可以从页眉手动重跑一次你只需按检查给出的结果处理。显存放不下有两道保险第一道是自动的显存放不下时Jasna 会把等待中的帧临时挪到系统内存借用需要时再移回来全程不用你设置。第二道是你手动控制的按顺序尝试先把最大片段大小调低例如从90降到604–6 GB 显存的显卡跑 1080p 建议从30起步再关掉二次修复或换一个更轻的最后关掉浏览器、游戏等占用 GPU 的应用。最小闭环从拿到软件到第一个成片先说结论从解压到出片正常情况只要四步唯一的坑是第一次会慢而这只慢一次。下载与你的系统和 GPU 厂商匹配的发行包。 做完后你应看到一个压缩包里面是jasna.exeWindows或jasna、run_jasna_amd.shLinux这类可执行文件。解压到一个路径只含英文字母和数字的文件夹。 做完后你应看到文件夹路径里没有任何中文、空格或非英文字符。启动Windows 双击jasna.exeLinuxNVIDIA运行jasna文件LinuxAMD先装一次 AMD 的 AMF 视频运行库再运行run_jasna_amd.sh。 做完后你应看到图形界面打开底部有一个▶按钮。拖入视频按需选设置点击底部的▶。 做完后你应看到队列里出现这个视频并开始处理日志区开始滚动输出。界面里每个设置都有提示——把鼠标悬停在旁边的 ⓘ 图标上就能看到解释新手不用查文档。习惯命令行的人两条命令就能开始全部参数见 命令行参考# 单个视频 jasna --input input.mp4 --output output.mkv # 整个文件夹 jasna --input input_folder --output output_folder第一次为什么特别慢以及怎么不白等第一次慢是因为 Jasna 在 NVIDIA 上要为你的显卡把检测模型和修复模型若用了 UNet 4x 也包括它编译成 GPU 专用格式这个编译过程大约要15–60 分钟而且只发生这一次。对策编译期间关掉浏览器等其他应用把显存留给 Jasna结果会缓存在model_weights目录之后每个任务直接复用。升级新版本时把model_weights文件夹整个复制过去就不用再等。把结果做对按目标挑功能而不是逐个功能试下面这些功能都影响最终画面按你想达到什么效果归类。先想清楚目标再选对应的功能。目标一让修复区域更清晰BasicVSR 把每块马赛克重建为 256x256 的画面遇到大马赛克、特写或 4K 视频时可能偏软。两种办法让它更清晰二次修复仅 NVIDIA先把这块图放大到 512x512 或 1024x1024 再放回画面。可选RTX Super Res免费、非常快、无需安装任何东西但部分视频会闪烁建议先用短片段试、UNet 4x支持者专享质量接近 TVAI 的iris-2速度比 TVAI 快、Topaz TVAI质量接近 UNet 4x 但非常慢需要付费的 Topaz Video仅 Windows。LTX支持者专享比 BasicVSR 慢很多RTX 5090 上耗时约为视频长度的 1–2 倍但能加回更多真实细节适合你最在意的视频。拿不准 LTX 跑不跑得动就先开试用模式速度测试它全速执行 LTX 流程但不实际修复视频让你看清自己的 GPU 能不能跑、要多久。目标二只修有马赛克的那部分视频未必处处有马赛克。区间编辑器队列项上的剪刀按钮打开可以按帧精确选择要修的范围未选部分原样复制进输出——既更快其余画面也保持原始质量。内置的马赛克扫描能快速定位含马赛克的片段RTX 5090 上约 2,000 FPS扫描结果可以直接批量添加为待修区间还能打开修复预览、缩放平移检查。检测模型和置信度阈值会按每个视频单独记忆。NVIDIA 和 AMD 均支持详见 只修复视频的一部分。目标三处理特殊素材VR180左右并排side-by-side的 VR 视频会被拆开逐眼分别修复再拼回。自动模式会把高度超过 1080 像素的 2:1 视频如 3840x1920、8192x4096识别为 VR并按片商自动选择修复前的展平方式原始/鱼眼/球心投影未知片商默认原始。内置的rfdetr-vr-v1检测模型最适合 VR。注意 LTX 不支持左右并排 VR180详见 VR180 视频。静态图片走另一个实验性的 SD 1.5 模型支持者专享模型约 6.9 GB首次使用时下载需约 7 GB 显存。把图片加入队列就会自动识别无需切换设置GUI 的交互式处理图片提供左右对比视图可逐张浏览、换种子、对比原图/遮罩/修复结果只保存满意的变体比反复重跑整个任务快得多。把过程做快按规模挑功能下面这些功能都不影响画质只影响你能多快、多省事地跑完一批东西。缓存复用model_weights里已经编译好的模型每个任务直接复用换版本时把它复制过去即可避免再次编译。批量处理把整个文件夹作为输入Jasna 会先处理图片、再处理视频一次跑完一批。流媒体输出加--stream参数Windows 上即jasna.exe --stream启动 HLS 串流修复的同时就能在浏览器里看支持跳转端口默认 8765也有定制 Stash 分支播放场景时边看边修。详见 流媒体。处理中即可播放fMP4普通 MP4 要等任务跑完才能打开加--fmp4后输出还在生成时就能播放适合尽早检查质量中断后文件仍可播放。60→30 FPS 降帧60或 59.94帧率的视频加--retarget-high-fps每两帧处理一帧工作量减半音频和速度保持正确。仅大马赛克用 LTX用--ltx-auto-split或区间编辑器里的同名选项大马赛克交给更细致的 LTX其余交给更快的 BasicVSR长视频能省很多时间。云 GPU自己显卡跑不动时可租 RunPod、Vast 等 GPU 跑详见 云 GPU。队列完成后动作整批跑完后可自动关机或执行自定义命令如发一条通知适合挂机跑大批量任务详见 高级处理。实测数据Jasna 去马赛克有多快先说结论用 BasicVSR 修复完整一段 3 分 22 秒的视频Jasna v0.9.1 比 Lada 0.11.0 快 3.4–4.7 倍显存占用也远低于自己的早期版本。测试环境RTX 509032 GB Linux驱动 595.84i9-13900K统一用--max-clip-size 180 --temporal-overlap 15输出 HEVC丢弃一次预热后取数。输入Lada 0.11.0Jasna v0.9.1720p H.26401:4700:32快 3.4 倍1080p H.26402:0200:34快 3.6 倍2160p H.26404:5601:03快 4.7 倍显存占用典型 / 峰值GB输入v0.4.1v0.9.1720p H.264 8-bit17.6 / 19.94.2 / 4.61080p H.264 8-bit18.9 / 21.44.8 / 5.62160p H.264 8-bit26.0 / 30.57.2 / 10.91080p 场景的显存峰值现在约 5.6 GB只有早期 v0.4.1约 21.4 GB的四分之一左右。全部编解码器、旧版本对比和测试方法见 完整基准测试报告。高频疑问Jasna 收费吗工具本身完全免费检测、BasicVSR 修复、RTX Super Res 二次修复、区间编辑、流媒体等核心功能都能直接用。UNet 4x、SD 1.5、LTX 属于支持者模型需要许可证码码只能从官方渠道获取其他卖家卖出的密钥无法使用修改版文件还可能运行隐藏代码。没有 NVIDIA 显卡能用吗可以AMD 用户走实验性的 ROCm 路径Radeon RX 7000/9000 等但二次修复和 LTX 均不支持。输出会覆盖原文件吗不会。输出位置默认为与输入相同写在原文件旁边文件冲突时默认自动重命名也可选择覆盖或跳过。LTX 是不是很挑配置是。LTX 需要 NVIDIA RTX 显卡、至少 8 GB 显存和 16 GB 系统内存。拿不准就先跑免费的试用模式速度测试它全速执行但不实际修复视频让你看清自己的 GPU 能不能跑、要多久。第一次为什么这么慢以后还慢吗慢是因为首次要为你的显卡编译 GPU 专用模型约 15–60 分钟只发生一次结果缓存在model_weights之后任务直接复用把该文件夹复制到新版本即可继续免等。延伸入口主题文档GUI 使用队列、预设、播放器、激活使用 GUI模型选择检测 / 修复 / 二次 / SD 1.5选择模型区间编辑器与局部修复只修复视频的一部分VR180 视频处理VR180 视频显存与 GPU 调优调整显存和 GPU 占用流媒体输出流媒体高级处理降噪 / LUT / 锐化 / 导出后动作高级处理命令行完整参考命令行参考云 GPURunPod、Vast云 GPU完整基准测试报告基准测试报告从源码运行开发者运行说明【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