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视频补帧工具 ZeroHackz/OpenFlowFrames

DeepSeek Harness
ZeroHackz83 天前有提交已提供中文文档扫描:无法判定

用 RIFE 模型把视频帧率翻倍,兼容任意显卡

28.7/100
综合分
3
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/9/18 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。

安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add ZeroHackz/OpenFlowFrames
该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)

状态速览

判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态
信任档位:仅索引
是什么[目录]—
dsh 原生插件 · other
暂无时间戳·判据 →
装得上吗[实装验证]—
本站尚未做安装检查
L4 · 真实安装等级说明 →
数据截至 2026/10/06·判据 →
安全吗[自动扫描]—
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
数据截至 2026/11/04·判据 →
还在维护吗[仓库]—
更新放缓:最近一次提交在 83 天前
暂无时间戳·判据 →
图例:✓ 通过! 需注意— 未判定 / 无数据· 「未判定」= 本站尚无数据,不代表插件有问题
档位由哪些信号合成

本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。

验证判据与等级说明 →

可信度证据

安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
⚪ 扫描:无法判定尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

已尝试扫描但取不到可分析的源码:仓库或包不存在、已删除,或为非 JS/TS 实现、未随包发布源码。无法判定,不代表安全。

  • · 取源不可用(Error: 仓库体积 2035.1MB 超过扫描上限 200MB(避免单条拖垮整轮))
扫描于 2026/11/4(0 天前)

静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

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功能亮点

  • RIFE模型补帧
  • 视频帧率翻倍
  • 兼容任意显卡

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
OpenFlowFrames - 适用于 Windows 的视频帧插值 本项目是原始 Flowframes(由 n00mkrad 开发) 的一个分支。非常感谢他创建并维护了这个应用程序强大的核心! 这个分支是一个精简、完全免费且开源的重新构想:围绕最新的 RIFE 模型构建的现代 Python GUI——没有 Patreon 付费层级,没有付费构建版本,没有遗留代码库。 截图 主界面:选择视频或帧文件夹,选择模型和倍数,进行插值。 主界面 ✨ 功能特性 * 最新的 RIFE 模型: 仓库中内置了 RIFE 4.9 到 4.26——无需外部模型服务器,完全自包含。 * 支持任意 GPU: 通过 rife-ncnn-vulkan 可在 AMD、Intel 和 NVIDIA 上运行——无需 CUDA 或 PyTorch。 * 现代 GUI: 简洁的 CustomTkinter 深色模式界面——除 Python 外无需额外安装。 * 视频或帧文件夹输入: 可对视频文件进行插值,也可对包含 PNG/JPG/WebP 帧的目录使用自定义输入帧率进行插值。 * MP4 或 PNG 输出: 编码为 H.264 MP4(保留音频),或将插值后的帧导出为 PNG 序列。 * 稳健的帧处理: 混合分辨率以及 alpha/16 位 PNG(在 AI 生成的帧中很常见)会被自动规范化。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
OpenFlowFrames - 适用于 Windows 的视频帧插值

本项目是原始 Flowframes(由 n00mkrad 开发) 的一个分支。非常感谢他创建并维护了这个应用程序强大的核心!

这个分支是一个精简、完全免费且开源的重新构想:围绕最新的 RIFE 模型构建的现代 Python GUI——没有 Patreon 付费层级,没有付费构建版本,没有遗留代码库。

截图

主界面:选择视频或帧文件夹,选择模型和倍数,进行插值。

主界面

✨ 功能特性

* 最新的 RIFE 模型: 仓库中内置了 RIFE 4.9 到 4.26——无需外部模型服务器,完全自包含。
* 支持任意 GPU: 通过 rife-ncnn-vulkan 可在 AMD、Intel 和 NVIDIA 上运行——无需 CUDA 或 PyTorch。
* 现代 GUI: 简洁的 CustomTkinter 深色模式界面——除 Python 外无需额外安装。
* 视频或帧文件夹输入: 可对视频文件进行插值,也可对包含 PNG/JPG/WebP 帧的目录使用自定义输入帧率进行插值。
* MP4 或 PNG 输出: 编码为 H.264 MP4(保留音频),或将插值后的帧导出为 PNG 序列。
* 稳健的帧处理: 混合分辨率以及 alpha/16 位 PNG(在 AI 生成的帧中很常见)会被自动规范化。
* 便携式 Windows 可执行文件: 使用一个脚本即可构建自包含的便携式应用——目标机器上无需安装 Python。
* 无商业化: 完全免费;没有 Patreon/PayPal 集成。

💻 使用方法(简单方式)

Python GUI(推荐):

1. 克隆此仓库:
git clone https://github.com/ZeroHackz/OpenFlowFrames.git

2. 双击 launcher-gui.bat——它会在首次运行时设置虚拟环境并启动 GUI。

便携式构建:

运行 build-portable.bat。dist/ 中的结果是完全自包含的:

dist/
OpenFlowFramesPortable.exe
packages/av/ (ffmpeg)
packages/rife-ncnn/ (interpolator + bundled RIFE models)

将 dist 文件夹复制到任意位置,然后双击 exe 即可。

工作原理

1. ffprobe 读取输入帧率和帧数(或者你为帧文件夹提供 FPS)。
2. ffmpeg 提取帧(对于帧文件夹输入则跳过此步骤)。
3. rife-ncnn-vulkan 插值到 frames × factor。
4. ffmpeg 以倍增后的帧率编码 H.264,并复制原始音频——或者将帧导出为 PNG。

⌨️ 无界面 CLI

同一引擎也可在没有 GUI 的情况下运行——可用于脚本、CI 或代理:

python cli.py --probe --input C:\clips\dance.mp4
python cli.py --input C:\clips\dance.mp4 --factor 2 --model "RIFE 4.9" --output out.mp4
python cli.py --input C:\clips\frames --fps 24 --factor 4 --out-mode png --output out_frames

🤖 DeepSeek Harness 插件

此仓库同时也是一个 DeepSeek Harness (dsh) 插件包——将其安装到 dsh 配置文件中,代理即可通过两个工具直接对视频进行插值:
* flowframes_probe — 检查视频或帧目录(分辨率、fps、帧数、音频)。
* flowframes_interpolate — 以无头模式运行 RIFE 插帧(带音频的 MP4,或 PNG 帧序列)。可在 CPU 或任意 GPU 上运行——AMD、Intel 或 NVIDIA,无需 CUDA。

dsh plugin add github:ZeroHackz/OpenFlowFrames

运行 dsh 的机器上的要求:Python 3.10+(或设置 OPENFLOWFRAMES_PYTHON)。随附的 packages/rife-ncnn 模型文件随仓库一起提供,因此无需下载模型。

给 agent 的示例提示词

* 用 RIFE 4.9 将 E:\clips\dance.mp4 插帧到 60fps,并保存为 dance-60fps.mp4
* 这个 AI 生成的帧文件夹是 24fps 的——制作一个平滑的 4 倍版本,然后将其导出为 MP4
* 检查 E:\clips 中的每个视频,并列出它们的 fps 和帧数
* 将这个 24fps 的片段转换为 120fps 的慢动作素材,然后对前景进行抠像(与 GUI-SAM2Matting 插件配合使用)

致谢

- Flowframes,作者 n00mkrad——本分支所基于的原始应用程序
- RIFE,作者 hzwer
- rife-ncnn-vulkan,作者 nihui
- FFmpeg
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用 RIFE 模型把视频帧率翻倍,兼容任意显卡

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