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Jasna：免费 GPU 视频马赛克修复工具，从硬件自检到首次出片一次讲清

【免费下载链接】jasnaVideo restoration tool项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ja/jasna

Jasna 是一款免费的开源视频马赛克修复工具：它用 AI 自动定位视频里的打码区域，再用 GPU 修复模型重建被覆盖的画面，只改动马赛克部分、其余画面原样保留，最终以 MP4/MKV 输出。整个检测、修复、编码流水线都跑在显卡上，提供图形界面（GUI）和命令行（CLI）两种形态，当前版本 0.12.0。

一条流水线解决什么问题

传统打码是"糊掉"，Jasna 要做的是反过来的事：先找出哪些像素被糊了，再把原始画面推断回来。拆开看，它内部是七步流水线（见 README）：

1. GPU 解码：NVIDIA 走 NVDEC，AMD 走 AMF，视频帧不解码到 CPU
2. 逐帧检测：默认用内置的rfdetr-v6模型定位每帧的马赛克坐标
3. 跨帧跟踪：把同一块马赛克在多帧里的位置串起来，合成一个"片段"（clip）
4. 片段修复：默认模型BasicVSR++把马赛克区域当 256×256 的小图重建
5. 可选二次修复：把重建的小图放大到 512×512 或 1024×1024 再放回，特写和 4K 更清晰
6. 融合：只把重建区域写回原帧，画面其他部分一个像素都不动
7. GPU 编码：NVENC/AMF 写出成品，音轨直接拷贝

两个容易忽略但很有用的机制：

• 硬切镜头检测（scene cut）：镜头切换处自动截断跟踪中的片段，避免把前后两个镜头的马赛克混在一次修复里
• 时间重叠 + 交叉淡化（temporal overlap + crossfade）：相邻片段故意重叠几帧再渐变衔接，消除拼接处的闪烁

💡 如果你只想修视频里的一小段，不必整片跑完——区间编辑器可以按帧选定范围，其余部分直接复制，快得多（见 区间文档）。

安装前 3 分钟：你的机器能不能跑

对照下面的表打勾，全过再下载：

两个自动化设计省了不少配置：

• 显存自动搬运：显存紧张时，排队等待的帧自动挪到系统内存，需要时再挪回，无需手动设置
• 首次启动自检：每个版本第一次启动会检查 FFprobe、GPU、驱动和安装路径；更新驱动后也可以随时从页眉手动重跑

4 步完成 Jasna 首次运行

1. 下载与系统、GPU 厂商匹配的发布包
2. 解压到一个纯英文字母 + 数字的文件夹
3. 启动：
   • Windows：双击jasna.exe
   • Linux（NVIDIA）：运行jasna文件
   • Linux（AMD）：先装 AMF 运行库，再运行run_jasna_amd.sh
4. 拖入视频，选设置，点底部▶

命令行的最小用法只有两条：

# 单个视频 jasna --input input.mp4 --output output.mkv # 整个文件夹（先处理图片，再处理视频） jasna --input input_folder --output output_folder

⚠️第一次任务会非常慢，这是正常的。Jasna 要在首次任务时用 TensorRT 针对你的显卡编译检测和修复模型，NVIDIA 上约15–60 分钟，期间请关掉其他应用、别用电脑。编译结果缓存在model_weights目录，之后永久复用；升级 Jasna 时把旧版的model_weights文件夹复制过来即可跳过等待。AMD 从不编译，所以首次启动快得多。

GUI 里每个设置旁的 ⓘ 图标悬停都有说明；输出默认可以设成"与输入相同"（写在原文件旁边），文件名冲突时默认自动重命名，不会覆盖原片。

三个修复模型怎么选：BasicVSR++、LTX 和二级放大

BasicVSR++（默认，免费）和LTX（支持者模型）是两条路线：

LTX 有四档质量：标准（默认）/ 良好（约 1.5 倍耗时）/ 高（约 2.5 倍）/ 顶级（约 5 倍，官方通常认为不值得）。拿不准显卡够不够格，可以先跑试用模式（--ltx-trial）：全速运行但不下载模型、不真正修复，纯测速度。

二级修复是叠加在 BasicVSR++ 之后的一层放大锐化，仅 NVIDIA：

• rtx-super-res：免费、极快，部分视频会闪烁，建议先拿短片段试
• unet-4x：支持者模型，质量接近 Topaziris-2但更快
• Topaz TVAI：质量相近但非常慢，且 Topaz Video 本身是付费软件

实测对比（两段 1080p 视频，耗时/显存峰值）：无二级修复 22 秒 / 10.0 GB → UNet 4x 29 秒 / 12.5 GB → TVAI 52 秒 / 12.1 GB，代价大约是一两秒和 2 GB 显存。

区间编辑器：只修有马赛克的那几秒

区间编辑器（点队列里视频的剪刀按钮打开）是长视频省时利器：

• 按帧选区间：选中的区间被修复，其余部分直接复制（更快、保留原始质量），输出仍是完整视频
• 马赛克扫描：选检测模型和扫描频率（每帧或每 0.25–2 秒），RTX 5090 上约 2,000 FPS 扫完全片，含马赛克的区间在时间线上标成琥珀色，一键"添加全部"转为待修复区间
• 修复预览：BasicVSR++ 区间即时出图，支持缩放/平移检查；LTX 区间需先渲染，还能换种子对比后锁定
• 仅大马赛克用 LTX：大马赛克（默认建议按视频高度的 12% 起步）交给 LTX，其余给 BasicVSR++，长视频能省大量时间

CLI 也能做同样的事：

jasna --input input.mp4 --output output.mp4 --segments "10-25,01:10-01:30.5"

显存不够时只动两个参数：片段大小与时间重叠

修复按"片段"进行——一组一起处理的帧。最大片段大小（帧数）决定单次吃多少显存，时间重叠决定衔接平滑度。官方在 1080p、RTX 5090 上的实测趋势：

两个反直觉的结论，都来自 调优文档：

1. 片段越小反而越慢——重叠帧要在每个片段里重复处理，片段越多重复劳动越多
2. 超过 180 后耗时不再改善，只剩显存上涨，所以推荐起点是"显存放得下的最大片段 + 重叠 8–20 + 保持交叉淡化开启"（交叉淡化零额外开销，用的是已处理好的帧）

显存爆了的顺序动作：降片段大小（4–6 GB 显卡跑 1080p 建议从 30 起步）→ 关掉或换更轻的二级修复 → 关掉浏览器等占显存应用。4K 视频大约需要 1.5 倍显存。另外"关闭 BasicVSR++ 编译"不是省显存手段——它只省不到 0.5 GB，却让处理慢约 3 倍。

核心之外的功能：VR180、图片、边修边看

• VR180：并排（side-by-side）VR 视频会被自动识别、拆分左右眼分别修复再拼回；不同片商做马赛克的投影方式不同，Jasna 按片商在"原始 / 鱼眼 / 球心投影"间选择，也可在区间编辑器里逐个预览对比。详见 VR180 文档
• 静态图片（SD 1.5，实验性，支持者模型）：约 6.9 GB、需约 7 GB 显存。同一个模型不同种子效果差异大，推荐多生成几个变体留最好的（--sd15-variants 4）；GUI 里有交互式对比视图，左右分屏挑种子
• 内置播放器：不生成任何文件，边修边全屏观看，空格暂停、方向键跳 30 秒；若"已提前修复的秒数"反复归零，说明你的 GPU 跟不上实时
• 流媒体输出：jasna --stream起一个 HLS（HTTP 直播协议）流，浏览器打开就能看，支持跳转；也可以接定制版 Stash 边播边修。详见 流媒体文档
• 后处理工具箱：修复区降噪、60→30 FPS 减半工作量（--retarget-high-fps）、.cube色彩 LUT、编码时锐化（--sharpen）、按编解码器自定义 CQ 质量、队列完成后自动关机或跑自定义脚本。详见 高级处理文档

速度有多快：官方基准数据

测试环境：Linux + RTX 5090 + i9-13900K，3 分 22 秒视频，BasicVSR++ 整片修复（完整数据见 发布矩阵基准）：

显存同样在持续优化：1080p 场景下早期 v0.4.1 峰值约 21 GB，v0.9.1 降到4.8/5.6 GB（典型/峰值），只有当年的四分之一。长视频实测：一片 26 万帧的 4K 视频（约 4 小时）跑完全程 42 分钟出头，显存峰值不到 9.5 GB。

常见问题与费用说明

Jasna 收费吗？工具本身完全免费，公开源码采用 AGPL-3.0（许可细节见 LICENSING.md、模型版权说明）。支持者通过官方渠道（Buy Me a Coffee、Unifans，中国用户可经闲鱼）获取密钥：15 美元档解锁unet-4x和 SD 1.5，25 美元档再加上 LTX。一个密钥可用 3 台电脑，激活后离线运行。

⚠️ 密钥只在官方页面出售。其他卖家卖的都是无效密钥，改制的文件可能带隐藏代码——下载 Jasna 请只用官方发布包。

输出会动原文件吗？不会。"与输入相同"只是把结果写在原文件旁边；冲突处理可设为自动重命名（默认）、覆盖或跳过。

LTX 能跑 VR180 吗？不能，左右并排 VR 请用 BasicVSR++；LTX 也不支持流媒体，且启用时二级修复和降噪会自动关闭。

AMD 有什么限制？实验性 ROCm 路径不支持二级修复；RF-DETR 检测比 NVIDIA 慢，更看重速度可换lada-yolo-v4；LTX 在 Windows AMD 上仍是测试版。

延伸阅读

【免费下载链接】jasnaVideo restoration tool项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ja/jasna