视频超分辨率
vision-xl.github.io
VISION XL是基于潜在扩散模型打造的高清视频逆问题处理框架，核心定位是为视频修复与画质提升场景提供技术解决方案。核心功能包括多比例高分辨率视频重建、伪批量一致性采样优化、批量一致性反演计算，能够适配去模糊、超分辨率、视频修复等多种场景。目标用户覆盖计算机视觉研究人员、视频制作从业者、AI算法开发工程师等群体，可应用于学术研究实验、老旧视频画质修复、专业影视内容后期处理、监控视频内容增强等多个场景，依托开源SDXL模型的技术底座，实现稳定的视频重建效果。
videogigagan.github.io
VideoGigaGAN是基于大规模图像上采样器GigaGAN开发的视频超分辨率技术展示平台，核心定位为学术研究成果的可视化演示站点，面向视频处理相关从业者、学术研究人员及内容创作者提供8倍视频超分辨率效果展示与技术原理说明。平台核心功能包括8倍视频超分辨率效果对比展示、技术架构原理可视化讲解、公开数据集基准测试结果查询三个模块，用户可在线查看不同场景下模型处理前后的视频画质差异，了解时间注意力层、特征传播模块等组件的设计逻辑，也可通过基准测试数据对比该模型与同类视频超分辨率方案的性能差异，适合视频修复、影视内容画质提升、旧视频数字化等场景的相关人员参考使用。
kaist-viclab.github.io
FMA-Net是由韩国科学技术院VIC实验室推出的视频超分辨率与去模糊深度学习模型站点，核心为实现低分辨率模糊视频的高质量清晰化修复。站点搭载流引导动态过滤、多注意力迭代特征精炼两大核心技术，可应对视频中的大幅度动作场景，实现超分辨率与去模糊任务的联合处理。目标用户覆盖计算机视觉研究人员、视频内容创作者、视频修复从业者、多媒体开发工程师等群体，可用于老旧影像修复、监控视频画质增强、自媒体素材画质提升、学术研究算法对比等多类场景。
shangchenzhou.com
Upscale-A-Video是一款基于扩散模型的视频超分辨率处理工具，核心定位是为低分辨率视频提供清晰度增强服务，同时兼顾画面保真度与时间流畅度。其核心功能包括：支持文本提示引导纹理生成，用户可输入描述自定义修复后的画面风格与细节；内置双重时间一致性保障机制，避免放大后画面出现抖动、闪烁问题；提供噪声水平调节选项，可根据原始视频质量调整生成权重，平衡还原度与创意生成效果。该工具面向视频创作者、AI内容开发者、多媒体处理从业者等群体，适用于老视频修复、AI生成视频清晰度提升、低清素材二次加工等场景。
nju-pcalab.github.io
STAR是南京大学PCALAB推出的真实世界视频超分辨率时空增强框架站点，核心定位是为视频画质修复领域提供基于文本到视频扩散先验的技术方案。站点核心功能包括框架技术原理详细讲解、公开数据集测试效果样例展示、模型代码与预训练权重下载渠道提供，同时附带相关学术论文引用说明。目标用户覆盖计算机视觉领域研究人员、视频处理相关开发工程师、影视内容修复从业者、高校相关专业师生等群体，可应用于学术研究参考、商用视频画质优化、老视频修复、低分辨率监控视频增强等多个场景，为视频超分辨率任务提供新的技术实现路径。
tensorpix.ai
TensorPix是专注于AI图像与视频处理的在线工具平台，核心面向有视觉内容优化需求的用户，提供图像修复、视频超分辨率、老旧素材翻新等多种AI视觉处理能力。平台核心功能包括一键式老旧照片修复，可智能补全破损痕迹、还原褪色画面；4K视频超分辨率增强，在不损失画面细节的前提下提升视频分辨率；AI旧视频上色，为黑白影像添加自然真实的色彩。适合内容创作者、影像修复从业者、家庭用户等群体使用，可应用于个人家庭老照片修复、短视频内容画质提升、历史影像资料数字化保存、影视素材后期优化等多种场景。
any-video-converter.com
Any Video Converter AI Video Enhancer是一款依托AI技术提供视频画质增强处理的在线工具，核心定位为帮助用户改善低质量视频的清晰度与分辨率。它支持AI视频超分辨率放大、画质降噪、运动模糊修复、帧率提升等功能，同时保留原视频的色彩与细节层次。目标用户包含视频创作者、老视频收藏爱好者、影视剪辑人员、自媒体内容创作者、短视频制作者以及影像修复从业者，适合用于老旧录像修复、低分辨率素材提升、网络模糊视频优化、老电影高清化处理等多种使用场景。
viyou.ai
Viyou AI是一款集成AI视频生成与AI图像生成功能的在线创作平台，面向有视觉内容创作需求的用户提供一站式生成服务。平台支持文本生成视频、文本生成图像、图像风格转换、视频分辨率提升、AI数字人生成等多种核心功能，可满足内容创作者、营销人员、设计从业者在不同创作场景下的需求，帮助用户降低视觉内容创作的技术门槛，缩短内容产出周期。用户无需掌握专业的剪辑或设计技能，即可通过输入文字提示生成符合需求的视频与图像内容。
jnjaby.github.io
KEEP是基于卡尔曼滤波原理的视频人脸超分辨率框架项目网站，核心定位是为计算机视觉领域研究者提供稳定的视频人脸超分辨率实现方案。核心功能包括基于特征传播的时间稳定人脸先验保持、多帧人脸信息融合的高分辨率人脸重建、可复现的模型训练与推理 demo 演示。目标用户覆盖人工智能研究者、视频修复开发者、数字媒体处理从业者，可用于监控视频人脸增强、老视频人脸画质修复、影视素材人脸细节优化等场景。
dvdfab.cn
UniFab Video Enlarger AI 是一款基于深度学习技术的视频分辨率增强工具，核心定位是为用户提供低清视频的画质升级服务。其核心功能包括AI驱动的视频超分辨率放大，支持最高4K分辨率输出，适配多类型视频内容的通用增强模型，以及GPU硬件加速处理能力。目标用户涵盖视频创作者、影视资源收藏者、家庭影像整理用户、动画爱好者等群体，适用于老片修复、素材画质提升、家庭录像高清化、动画内容画质优化等多种场景，帮助用户提升视频的视觉呈现效果。
dachunkai.github.io
EvTexture是基于事件视觉驱动的视频超分辨率技术演示站点，核心定位为面向计算机视觉领域研究者、开发者提供事件驱动视频超分辨率技术的体验、效果验证与技术参考平台。站点支持上传普通视频与对应事件信号数据进行超分辨率处理，可直观对比不同算法的纹理恢复效果，同时提供完整的技术论文、数据集测试结果查阅功能。目标用户涵盖计算机视觉研究人员、视频处理开发工程师、高校相关专业师生、影视后期制作人员、安防监控技术人员、VR内容创作者，可应用于学术研究验证、老旧视频修复、监控画面增强、影视内容画质升级、VR视频清晰度优化等多种场景。