OpenImagingLab/FlashVSR

Что это?

Ключевые возможности

• 01Диффузионный инференс за один шаг для потокового видеосуперразрешения.
• 02Разреженное внимание с ограничением по локальности для сокращения вычислений при высоком разрешении.
• 03Компактный условный декодер для более быстрой реконструкции кадров.
• 04Скрипты инференса для весов v1 и v1.1, включая полную и компактную версии, а также вариант для длинных видео.
• 05В первую очередь оптимизирован для апскейла в 4 раза.

Сценарии использования

• Апскейл видеозаписей с низким разрешением для повышения разрешения с качеством диффузионных моделей.
• Проведение экспериментов по восстановлению видео на GPU класса A100.
• Покадровая обработка длинных видео с помощью потокового конвейера.

Быстрый старт

1. 1

   Клонируйте репозиторий

   git clone https://github.com/OpenImagingLab/FlashVSR
2. 2

   Установите зависимости Python (Python 3.11.13; Block-Sparse Attention также нужно отдельно собрать по инструкциям в README)

   pip install -r requirements.txt
3. 3

   Загрузите рекомендованные веса модели v1.1 с Hugging Face с помощью Git LFS

   git lfs clone https://huggingface.co/JunhaoZhuang/FlashVSR-v1.1
4. 4

   Запустите инференс из examples/WanVSR с помощью скрипта v1.1 tiny

   python infer_flashvsr_v1.1_tiny.py

Что важно знать

• !Block-Sparse Attention обязателен, а его сборка требует много памяти.
• !В основном тестировалось на NVIDIA A100/A800 и H200; работа на других GPU, например серий RTX 40/50, не проверена.
• !В первую очередь разработано и оптимизировано только для суперразрешения 4×.

Темы

Частые вопросы

Что такое FlashVSR?

Фреймворк потокового видеосуперразрешения на основе диффузии, выполняющий апскейл за один шаг; построен на Python и моделях на базе Wan. FlashVSR — проект для видеосуперразрешения, использующий диффузионные модели для потокового апскейла видеокадров. Он рассчитан на реальные видеозаписи, для которых более ранние подходы к VSR на основе диффузии слишком медленные и требовательные к памяти, чтобы работать почти в реальном времени, особенно при сверхвысоком разрешении.

FlashVSR можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

FlashVSR распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

FlashVSR всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в FlashVSR — 16 окт. 2026 г..

Для чего можно использовать FlashVSR?

Апскейл видеозаписей с низким разрешением для повышения разрешения с качеством диффузионных моделей. Проведение экспериментов по восстановлению видео на GPU класса A100. Покадровая обработка длинных видео с помощью потокового конвейера.

Как установить FlashVSR?

Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/OpenImagingLab/FlashVSR Установите зависимости Python (Python 3.11.13; Block-Sparse Attention также нужно отдельно собрать по инструкциям в README): pip install -r requirements.txt Загрузите рекомендованные веса модели v1.1 с Hugging Face с помощью Git LFS: git lfs clone https://huggingface.co/JunhaoZhuang/FlashVSR-v1.1 Запустите инференс из examples/WanVSR с помощью скрипта v1.1 tiny: python infer_flashvsr_v1.1_tiny.py

Где скачать FlashVSR?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/OpenImagingLab/FlashVSR