Video2X
C/C++ Video-Upscaling- und Frame-Interpolations-Framework mit Real-ESRGAN, Real-CUGAN, RIFE und Anime4K über Vulkan.
Real-ESRGAN, Real-CUGAN, Anime4K und RIFE durch ncnn und Vulkan, mit einem Windows-Installer.
Video2X ist ein Tool für maschinelles Lernen zur Video-Super-Resolution und Frame-Interpolation, neu geschrieben in C/C++ für Version 6. Es eignet sich für Personen, die alte oder niedrig aufgelöste Videos und Anime wiederherstellen möchten und über eine Vulkan-fähige GPU verfügen.
Was es ist
Es läuft in zwei Modi: Filterung (Hochskalierung) und Frame-Interpolation. Das Hochskalieren verwendet Anime4K v4 und benutzerdefinierte MPV-kompatible GLSL-Shader oder Real-ESRGAN und Real-CUGAN über ncnn und Vulkan; die Interpolation verwendet RIFE. Laut README benötigt es während der Verarbeitung neben der finalen Ausgabe keinen zusätzlichen Speicherplatz auf der Festplatte.
Für wen
Es eignet sich für Archivare, Anime-Fans und Editoren, die einen kostenlosen Upscaler mit einer GUI unter Windows oder einem Container unter Linux suchen. Es ist nicht geeignet für Maschinen ohne Vulkan-GPU oder ältere CPUs ohne AVX2, und macOS hat keinen nativen Build.
Wichtige Funktionen
Zwei Verarbeitungsmodi
Video hochskalieren oder zusätzliche Frames mit RIFE interpolieren.
Mehrere Upscaling-Engines
Anime4K v4, Real-ESRGAN und Real-CUGAN sind enthalten.
Benutzerdefinierte GLSL-Shader
Akzeptiert MPV-kompatible GLSL-Shader.
Windows Qt6 GUI
Eine Desktop-Oberfläche mit einem Installer; GUI-Sprachen umfassen Englisch, Chinesisch und Deutsch.
Container-Image
Führen Sie es mit Docker oder Podman aus der GitHub Container Registry aus.
Kein zusätzlicher temporärer Speicher
Verarbeitet, ohne große temporäre Framedateien zu schreiben.
Startklar in 3 Schritten
Unser ehrliches Fazit
Stärken
- Windows-Installer mit GUI sowie AppImage, AUR-Pakete und Container-Images für Linux
- Vulkan bedeutet, dass NVIDIA-, AMD- und Intel-GPUs gleichermaßen unterstützt werden
- Das kostenlose Google Colab-Notebook ermöglicht es Ihnen, sich eine GPU auszuleihen, falls Ihre schwach ist
- Detaillierte Dokumentationsseite zu Erstellung, Installation und Ausführung
Schwächen
- Benötigt eine Vulkan-fähige GPU und eine CPU mit AVX2 für die vorkompilierten Binärdateien
- Nur Windows und Linux werden unterstützt; es gibt keinen macOS-Build
- AGPL-3.0-Lizenz: Über ein Netzwerk angebotene modifizierte Versionen müssen den Quellcode teilen
- Einige Dokumentationsseiten befinden sich noch im Aufbau und die Videodemos der README sind als veraltet gekennzeichnet
Preise & Lizenz
Kostenlos unter AGPL-3.0. Die README erwähnt optionale GitHub Sponsors- und Patreon-Unterstützung für den Entwickler sowie die kostenlose Nutzung von Google Colab mit von Google bereitgestelltem Colab Pro; die einzigen sonstigen Kosten sind Ihre eigene Hardware.
Stellen für Deutschsprachige
879 offene Remote-Stellen im KI-Training, aktualisiert am 15. November 2026; die meisten zahlen $20–$175 pro Stunde. 12 davon suchen Deutschsprachige. Zekai listet sie kostenlos; die Bewerbung läuft über die Plattform des Arbeitgebers.
Alternativen
Diese bewerteten KI-Tools erledigen die Aufgabe sofort — aus unserem bewerteten Verzeichnis.
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FAQ
Brauche ich eine NVIDIA-Karte?
Nein. Die README setzt eine Vulkan-fähige GPU ab NVIDIA Kepler, AMD GCN 1.0 oder Intel HD 4000 voraus.
Läuft es auf dem Mac?
Die README listet nur Windows und Linux auf, mit Containern für Linux und macOS über Docker oder Podman.
Kann ich es ohne eine gute GPU verwenden?
Die README verlinkt ein Google Colab-Notebook, das kostenlos eine GPU mit Fair-Use-Limits ausleiht.
