FlashVSR+

FlashVSR+

一步扩散模型，把低质量视频变成更高分辨率的清晰视频，有速度更快的 Turbo 版和画质更好的 Base 版。适合有高性能 GPU 的视频剪辑者和视觉研究者。

由 ruchangyao 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：FlashVSR+ 是一个视频超分辨率模型。它接收低质量片段，通过一步扩散过程输出更清晰、分辨率更高的视频，一次处理就能取代多次迭代。它基于 Wan2.1-T2V-1.3B 构建。作者称它可以在一块 24GB 显存的 RTX 4090 上处理 4K 视频，而且不用把画面切成小块。

适合谁：需要修复或放大视频、并且有高性能 GPU 的人，以及研究视频高效扩散的研究者。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
视频制作 | 修复素材的剪辑师 | 放大低分辨率片段 | 把模糊的片段变成更清晰的高分辨率版本
计算机视觉研究 | 研究视频扩散的研究者 | 研究一步推理和注意力设计 | 在同一段视频上比较 Turbo 和 Base 的输出
媒体档案 | 数字化旧素材的人 | 提高存档视频的分辨率 | 把一段旧的低质量录像交给模型处理

没有高性能 GPU 的人可以跳过它，因为 4K 的说法是以 24GB 的 RTX 4090 为前提的。

用在哪里：

• 带强力 CUDA GPU 的电脑，比如作者提到的 24GB RTX 4090
• 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux，用来下载文件
• 项目自己的代码仓库，用来运行推理

用途 | 适合谁 | 得到什么
修复低质量视频 | 视频剪辑者 | 分辨率更高、更清晰的片段
用 Turbo 快速放大 | 片段很多的人 | 高分辨率工作的推理更快
用 Base 追求画质 | 看重重建质量的人 | 同样的一步设置下更高质量的修复

如何设置：你需要装有 pip 的 Python，以及作者所说级别的 GPU。检查点放在名为 turbo 和 base 的文件夹里，旁边是共用的解码器。

• Python 和 pip
• 足够存放检查点的磁盘空间
• 一块 CUDA GPU，4K 场景需要 24GB 显存

1. 安装 Hugging Face hub 包。
2. 下载仓库。
3. 按你的需要选择 turbo 或 base 文件夹。

pip install -U huggingface_hub
hf download ruchangyao/FlashVSR_plus

如何使用：模型卡列出了发布的文件，但没有给出运行命令。把你选的检查点文件夹和项目自己的推理代码配合使用，再输入一段低质量视频。

工具 | 作用
FlashVSR+ Turbo | 推理更快，建议用于高效处理高分辨率视频
FlashVSR+ Base | 重建质量最重要时，用它做更高质量的修复
TCDecoder.ckpt | 两个版本在默认流程中共用的解码器
Wan2.1_VAE.pth | 可选的 VAE 解码器权重

示例：你有一段低分辨率片段，想尽快得到更清晰的版本。你选择 Turbo 检查点，再用项目自己的推理代码处理这段片段。你会得到一个分辨率更高的版本，一步就生成。模型卡没有给出这一步的具体命令。

新手与专家：视频超分辨率就是把又小又模糊的视频变大变清晰。第一步可以先下载文件，看看 turbo 和 base 两个文件夹各带了什么。

对专家来说，速度来自混合注意力，它利用空间和时间上的局部性，只保留少量稀疏的全局连接。作者给出的数字是 DiT 最多快 2 倍，峰值显存低 45%。他们的 RY-DMD 蒸馏步骤利用奖励分数，让模型朝更好的感知质量调整。代价是要在追求速度的 Turbo 和追求质量的 Base 之间选一个。

输入低质量视频
混合注意力 DiT，一步完成
共用的 TCDecoder
输出更高分辨率的视频

注意事项：

• Hardware: 4K 的数字是针对一块 24GB 的 RTX 4090 给出的
• Files: turbo 和 base 各有自己的检查点，另外有共用的解码器
• Claims: 速度和显存方面的提升来自作者自己的说明
• License: Apache 2.0
• Cost to run: 没有提到 API 密钥或付费服务，但需要高性能 GPU
• Data it reaches: 从 Hugging Face 下载文件，没有提到账号或其他服务
• Not for: 模型卡没有写明限制，它专为视频超分辨率而做

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：video to video
• 最近 30 天下载：1,269
• 点赞：36
• 许可证：apache-2.0
• 基于：Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B
• 标签：video-super-resolution, video-restoration, flashvsr, video-to-video

链接

• 模型：https://huggingface.co/ruchangyao/FlashVSR_plus
• 文件：https://huggingface.co/ruchangyao/FlashVSR_plus/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download ruchangyao/FlashVSR_plus

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。