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
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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
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。
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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。
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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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