動画超解像・復元¶
動画
オープンソース¶
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DUO-VSR: Dual-Stream Distillation for One-Step Video Super-Resolution AIが発見
2026
DUO-VSRは、多ステップのビデオ超解像モデルをワンステップのジェネレーターに圧縮する、デュアルストリーム蒸留フレームワークです。段階的にガイドされた蒸留初期化と、分布マッチング蒸留およびGAN損失の共同最適化を利用して、高い視覚的品質と時間的一貫性を維持します。
distillationone-step-generationvideo-super-resolution -
LiteVSR: Lightweight Adaptation of Frozen Diffusion Transformers for Video Super-Resolution AIが発見
2026
LiteVSRは、状態認識アダプターを用いてフリーズされたDiffusion Transformerを適応させる、軽量なビデオ超解像フレームワークです。タイムステップ間で一定の速度場を予測することで適応プロセスを簡略化し、複雑な時間変化を伴う変換の必要性を低減します。
adapterdiffusion-transformervideo-super-resolution -
NanoVSR: Towards Real-Time Video Super-Resolution on Edge Devices AIが発見
2026
リソース制約のあるエッジデバイス向けに設計された、スケーラブルで完全畳み込みのビデオ超解像アーキテクチャ。構造的再パラメータ化を利用して、推論時にマルチブランチブロックを標準の畳み込みに統合し、カスタムCUDA操作なしでリアルタイムなパフォーマンスを実現する。
convolutionaledge-aireal-timesuper-resolution -
PS-SR: Pseudo-Single-Step Video Super-Resolution via Speculative Diffusion AIが発見
2026
投機的拡散（Speculative Diffusion）を介して拡散ベースのVSRを高速化するビデオ超解像フレームワーク。強力なベースモデルを用いて高速なドラフトモデルをガイドし、高品質な1ステップ推論を実現します。
diffusionrestorationspeculativevsr -
SparkVSR: Interactive Video Super-Resolution via Sparse Keyframe Propagation AIが発見
2026
ユーザーが疎なキーフレームを制御信号として用いることで、アップスケーリング結果をインタラクティブに修正・誘導できるビデオ超解像フレームワーク。ユーザーが修正したキーフレームを動画全体に伝播させることで、一貫性を保ちつつアーティファクトを排除します。
interactivekeyframesuper-resolutiontemporal-consistency -
SwiftVR: Real-Time One-Step Generative Video Restoration AIが発見
2026
リアルタイムのライブストリーム向けに設計されたストリーミング型1ステップ生成ビデオ復元フレームワーク。因果的チャンク単位プロトコルの下で、空間アテンションの複雑さとオートエンコーダーの遅延を削減する。
one-stepreal-timerestorationvideo-sr -
2025
離散コードブック表現（VQ-VAE）を連続的なディリクレ分布変数へと拡張した、ビデオ顔画像修復フレームワーク。高度に劣化したビデオ入力から、時間的一貫性を維持しながら詳細な顔のディテールを復元することを可能にします。
detail-recoveryface-restorationtemporal-coherencevq-vae -
2025
忠実度と時間的一貫性のバランスを取るために拡散モデルを制御し、複雑で深刻な実世界の劣化に対処するよう特別に最適化された堅牢なビデオ超解像フレームワーク。
diffusionrestorationvideo-sr -
DLoRAL: One-Step Diffusion for Detail-Rich and Temporally Consistent Video Super-Resolution AIが発見
2025
空間的な詳細を強化し、時間的一貫性を維持するために、Dual LoRA学習パラダイムを利用する、実世界のビデオ超解像のための1ステップ拡散モデル。
diffusionloraone-stepvideo-super-resolution -
DOVE AIが発見
2025
高い視覚的忠実度を維持しながら推論遅延を大幅に削減するように設計された、実世界のビデオ超解像のための効率的な1ステップ拡散モデル。
diffusionone-stepsuper-resolution -
FlashVSR AIが発見
2025
局所性制約付きスパースアテンションと極小条件付きデコーダーを利用して高効率を達成する、リアルタイムかつ拡散ベースの1ステップストリーミングビデオ超解像フレームワーク。
diffusionreal-timestreaming -
OASIS: Towards Redundancy Reduction in Diffusion Models for Efficient Video Super-Resolution AIが発見
2025
動画超解像における計算の冗長性を削減するために設計された、アテンション特化型の一ステップ拡散モデル。低品質な入力に保存されているコンテンツ情報を活用してデノイジングプロセスを合理化し、高い視覚的品質を維持しながら計算オーバーヘッドを大幅に削減します。
diffusionefficiencyone-stepvideo-super-resolution -
RealisVSR: Detail-enhanced Diffusion for Real-World 4K Video Super-Resolution AIが発見
2025
Consistency Preserved ControlNetをWan2.1と統合し、高周波補正拡散損失を利用することで、複雑な現実世界の劣化下でも高周波ディテールを復元する、ディテール強化型動画超解像フレームワーク。
4kcontrolnetdiffusionvideo-super-resolution -
SeedVR AIが発見
2025
シフトウィンドウアテンションを利用して時間的一貫性と高い忠実度を維持し、任意の長さと解像度の一般的なビデオ復元に対応する拡散トランスフォーマーフレームワーク。
diffusion-transformervideo-restorationvideo-super-resolution -
SeedVR2 AIが発見
2025
拡散敵対的ポストトレーニングを介して訓練された、非常に効率的な1ステップ拡散ベースのビデオ修復モデルであり、実世界のビデオに対して高忠実度なアップスケーリングを提供する。
diffusionone-steprestoration -
STAR: Spatial-Temporal Augmentation with Text-to-Video Models for Real-World Video Super-Resolution AIが発見
2025
事前学習済みのText-to-Video（T2V）モデルを実世界のビデオ超解像に統合し、時間的一貫性と詳細生成を向上させる空間・時間拡張フレームワーク。
diffusiont2vvideo-sr -
Stream-DiffVSR: Low-Latency Streamable Video Super-Resolution via Auto-Regressive Diffusion AIが発見
2025
自己回帰的な時間ガイダンスと蒸留デノイジングを使用し、過去のフレームのみに基づいて動作する、低遅延でストリーミング可能なビデオ超解像フレームワーク。
diffusionlow-latencyvideo-sr -
UltraVSR: Achieving Ultra-Realistic Video Super-Resolution with Efficient One-Step Diffusion Space AIが発見
2025
効率的なワンステップ拡散空間を活用し、時間的整合性を維持しながら高忠実度な詳細を生成する超リアルなビデオ超解像モデル。
diffusionone-stepvideo-sr -
2025
テキストからビデオへの拡散トランスフォーマー（DiT）とControlNetをベースにした生成型ビデオ修復手法。基盤モデルからコンセプトを蒸留することで、分布のズレやマルチモーダルなアライメントの問題を解決し、高い質感のリアルさと時間的一貫性を実現します。
controlnetdiffusion-transformerphotorealisticrestoration -
Arbitrary-Scale Video Super-Resolution with Structural and Textural Priors AIが発見
2024
構造的およびテクスチャ的な事前情報を活用する、任意倍率対応のビデオ超解像フレームワーク。フロー誘導型リカレントユニットによる時空間情報の集約と、スケール認識型ルックアップテーブルにより、任意のアップスケーリング倍率に対応します。
arbitrary-scalerecurrentrestorationvideo-super-resolution -
Beyond Alignment: Blind Video Face Restoration via Parsing-Guided Temporal-Coherent Transformer AIが発見
2024
複雑な実世界の劣化に対応するため、パースガイド付き時間一貫性トランスフォーマーを採用したブラインドビデオ顔画像修復モデル。セマンティックパースマップを統合することで、多様なポーズ変化においても顔構造の復元をガイドし、時間的一貫性を維持します。
blind-restorationface-restorationparsing-guidedtransformer -
EvTexture AIが発見
2024
イベント信号からの高周波詳細を活用してテクスチャ領域を強化し、微細な詳細を復元する、イベント駆動型のビデオ超解像フレームワーク。
event-cameratexture-enhancementvideo-super-resolution -
Learning Truncated Causal History Model for Video Restoration AIが発見
2024
過去のフレーム表現を保存・要約する、切り捨てられた因果履歴モデル（TURTLE）を学習することで、ビデオのブレ除去やノイズ除去の効率と性能を向上させるビデオ修復フレームワーク。
causal-historydeblurringdenoisingvideo-restoration -
VEnhancer: Generative Space-Time Enhancement for Video Generation AIが発見
2024
単一の統合ビデオ拡散モデル内で、空間超解像、時間フレーム補間、およびビデオの洗練を同時に実行する生成型空間・時間エンハンスメントフレームワーク。
diffusioninterpolationvideo-sr -
VideoGigaGAN: Towards Detail-rich Video Super-Resolution AIが発見
2024
画像ベースの生成型アップスケーラーを拡張し、時間的一貫性を維持しながら高周波な詳細を持つビデオを生成するビデオ超解像モデル。
gantemporal-consistencyvideo-sr -
2023
拡散モデルに基づき、現実的かつ時間的一貫性のある詳細を合成することで知覚的品質を向上させるビデオ超解像手法。事前学習済みの単一画像超解像モデルをビデオ向けに適応させる時間条件付けモジュール（TCM）を導入しています。
diffusionrestorationtemporal-consistencyvideo-super-resolution -
Upscale-A-Video AIが発見
2023
高い視覚的忠実度と時間的一貫性を維持するように設計された、実世界のビデオアップスケーリングおよび超解像のためのテキストガイド付き潜在拡散フレームワーク。
diffusiontemporal-consistencyupscaling -
RVRT AIが発見
2022
並列アーキテクチャと再帰アーキテクチャのバランスを取り、効率的なクリップ間アライメントと時間的融合のためにガイド付き変形可能アテンションを利用する再帰型ビデオ修復トランスフォーマー。
recurrentrestorationtransformer -
VRT AIが発見
2022
ビデオ超解像、デブラー、デノイズ向けに設計された並列ビデオ修復トランスフォーマー。長距離の依存関係を捉えるマルチスケール時間相互自己アテンションを特徴とする。
denoiserestorationtransformer -
BasicVSR++ AIが発見
2021
2次グリッド伝播とフローガイド付き変形可能アライメントを導入し、フレーム間の時空間情報を効果的に活用する、高度な再帰型ビデオ超解像フレームワーク。
alignmentrestorationsuper-resolution -
RealBasicVSR AIが発見
2021
画像の事前クリーニングステージと再帰的伝播構造を使用し、詳細の合成とノイズ・アーティファクトの抑制のトレードオフをバランスよく調整する実世界ビデオ超解像フレームワーク。
real-world-vsrvideo-restorationvideo-super-resolution -
BasicSR AIが発見
2020
PyTorchベースのオープンソース画像・動画復元ツールボックス。EDVR、BasicVSR、SwinIRなど、超解像、ノイズ除去、デブラー（ブレ除去）のための多様な最先端アーキテクチャをサポートする。
super-resolutiontoolboxvideo-restoration -
Waifu2x-Extension-GUI AIが発見
2020
Waifu2x、Real-ESRGAN、Real-CUGAN、RTX Video Super Resolutionなどの複数の最先端アルゴリズムを統合した、ビデオ、画像、GIFのアップスケーリングおよびフレーム補間のための強力で使いやすいGUIアプリケーション。
guirestorationupscalingwaifu2x -
Video2X AIが発見
2018
Waifu2X、Real-ESRGAN、Real-CUGAN、RIFEなどの最先端アルゴリズムを統合した、人気のオープンソースビデオ超解像およびフレーム補間フレームワーク。
animeinterpolationupscaling
商用・業界ツール¶
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AVCLabs Video Enhancer AI AIが発見
2024
ぼやけた映像、ノイズの多い映像、または低解像度のビデオの鮮明さを復元する、AI搭載のビデオ品質向上・アップスケーリングソフトウェア。ディープラーニングモデルを活用して、最大8Kへのアップスケーリング、圧縮アーティファクトの除去、顔のディテールの補正を行います。
commercialdenoisingrestorationupscaling -
Topaz Video AI AIが発見
2024
時間情報を考慮したAIモデルを利用して、ビデオのアップスケーリング、高画質化、手ブレ補正、およびモーションのスムーズ化を行うプロフェッショナル向けのデスクトップソフトウェア。
proprietary-toolvideo-enhancementvideo-upscaling -
NVIDIA RTX Video SDK AIが発見
2023
NVIDIA RTX Tensorコアを活用して、エッジのシャープ化、特徴の復元、圧縮アーティファクトの除去をリアルタイムで行う、AI搭載のビデオアップスケーリングおよびアーティファクト削減SDK。
real-timertxsdkupscaling -
Pixop AIが発見
2020
放送局やメディア企業向けに設計された、クラウドベースの機械学習駆動型動画向上・復元プラットフォーム。自動アップスケーリング、ノイズ除去、SDRからHDRへの変換機能を提供する。
cloudrestorationupscaling
