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Dec 20, 2025 01:16 PM
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📝 前言
在当前 AI 漫剧生产流程中，Nano Banana Pro 与 Sora2 已经可以较好地解决以下问题：
- 人物风格统一
- 分镜连贯
- 剧情节奏可控
但在清晰度与细节层级上，仍然存在明显瓶颈。
虽然可以通过 Sora2 Pro 直出高清版，但不仅成本大幅提升，而且生成时间也大大的延长了，不利于生产使用。
这里介绍另外一种免费的视频超清处理工具：Real-ESRGAN。
PS：文章结尾提供打包好的一键安装包。
🧭 方案介绍
我们可以在视频生成后通过工具进行超清处理，后期高清处理的目标只有一个：
在不破坏风格与线条的前提下，提高分辨率、细节与稳定性。
目前最成熟、成本最低，最适合 AI 漫剧超清的方案之一，就是 Real-ESRGAN 系列模型。
Real-ESRGAN 的核心作用是：
将低分辨率图像或视频进行 超分辨率恢复，使其达到更高的细节与清晰度。
这与传统的“简单放大 + 锐化”方式不同，Real-ESRGAN 是基于深度学习训练的生成式超分模型，能够：
- 补充缺失细节
- 还原真实边缘结构
- 在二次元/插画/视频场景下效果显著优于传统算法
其优势主要在于：对二次元内容友好、推理稳定、资源消耗相对可控。
🧩 模型介绍
Real-ESRGAN 系列的模型较多，大致介绍如下：
模型名称 | 适用场景 | 特点 |
RealESRGAN_x4plus | 通用图像 | 4倍放大，高质量 |
RealESRGAN_x4plus_anime_6B | 动漫图像 | 轻量级，6个块 |
RealESRNet_x4plus | 通用图像 | 无GAN，4倍放大 |
RealESRGAN_x2plus | 通用图像 | 2倍放大，快速 |
realesr-animevideov3 | 动漫视频 | 轻量级，速度快 |
realesr-general-x4v3 | 通用图像 | 支持去噪控制 |
在给动漫视频进行超清时，推荐使用模型：
realesr-animevideov3📌 效果对比
这里先来看一下图片超清前后的对比：
再看下视频的超清处理：
📋 其他可选工具
除了 Real-ESRGAN，目前市面上也有不少其他的超分方案，比如：SeedVR2、FlashVSR、Topaz等。
不过这些要么对显卡资源要求较高，要么就是纯商业方案成本较高，都不是太理想的选择。
最后由于安装包自带模型体积较大，可关注公众号【青萍叙事】，回复：
超分 ，即可获取百度网盘和夸克网盘下载链接。下载解压后，双击以下文件即可使用，注意电脑需要带有 NVIDIA 显卡：
有关文章的任何疑问，欢迎您在底部评论区留言，一起交流~
- 作者:青萍叙事
- 链接:https://blog.lusyoe.com/article/video-upscale-guide-real-esrgan
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
