| # Stream-DiffVSR 4K 视频超分辨率实验报告 |
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| ## 一、实验概述 |
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| | 项目 | 内容 | |
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| | **实验日期** | 2026-03-17 | |
| | **实验模型** | Stream-DiffVSR (Jamichsu/Stream-DiffVSR) | |
| | **输入分辨率** | 960×540 (540p) | |
| | **目标分辨率** | 3840×2160 (4K UHD) | |
| | **放大倍数** | 4×4 = 16倍像素 | |
| | **推理步数** | 4步 (快速模式) | |
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| ## 二、实验环境 |
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| ### 硬件配置 |
| | 组件 | 规格 | |
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| | GPU | NVIDIA RTX A6000 | |
| | 显存 | 48 GB | |
| | CUDA版本 | 12.4 | |
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| ### 软件环境 |
| | 组件 | 版本 | |
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| | PyTorch | 2.5.1+cu124 | |
| | Diffusers | 0.32.2 | |
| | Transformers | 4.50.3 | |
| | MMCV | 2.2.0 | |
| | Python | 3.11 | |
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| ## 三、输入视频参数 |
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| | 参数 | 数值 | |
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| | 文件路径 | `/workspace/new_video_test/7a_downscaled_540p.mp4` | |
| | 分辨率 | 960 × 540 | |
| | 像素数 | 518,400 像素/帧 (0.52 MP) | |
| | 帧率 | 30 fps | |
| | 总帧数 | 299 帧 | |
| | 时长 | 9.97 秒 | |
| | 文件大小 | 3.51 MB | |
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| ## 四、输出视频参数 |
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| | 参数 | 数值 | |
| |------|------| |
| | 文件路径 | `/workspace/new_video_test/output_video/7a_upscaled_4K.mp4` | |
| | **分辨率** | **3840 × 2160** ✓ | |
| | 像素数 | 8,294,400 像素/帧 (8.29 MP) | |
| | 帧率 | 30 fps | |
| | **总帧数** | **299 帧** ✓ | |
| | 时长 | 9.97 秒 | |
| | 文件大小 | 65.51 MB | |
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| ## 五、验证结果 |
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| ### 5.1 分辨率验证 ✓ |
| - **期望输出**: 3840×2160 (标准4K UHD) |
| - **实际输出**: 3840×2160 |
| - **结论**: ✓ 完美匹配，无偏差 |
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| ### 5.2 帧数验证 ✓ |
| - **输入帧数**: 299 帧 |
| - **输出帧数**: 299 帧 |
| - **结论**: ✓ 帧数完全一致，无丢帧、无重复 |
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| ### 5.3 放大倍数验证 ✓ |
| - 宽度放大: 960 → 3840 = **4.0×** |
| - 高度放大: 540 → 2160 = **4.0×** |
| - 面积放大: 0.52 MP → 8.29 MP = **16×** |
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| ## 六、关键技术参数 |
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| ### 6.1 显存优化策略 |
| 由于 4K 光流计算需要 62GB+ 显存，本实验采用以下优化： |
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| | 优化项 | 设置 | 效果 | |
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| | of_rescale_factor | 4 | 光流计算在 1/4 分辨率下进行 | |
| | Batch Size | 32帧 | 分批处理，降低峰值显存 | |
| | xformers | 启用 | 内存高效注意力机制 | |
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| ### 6.2 处理流程 |
| ``` |
| 视频输入 (960×540) |
| ↓ |
| 帧提取 (299帧 PNG) |
| ↓ |
| 分批超分辨率推理 (每批32帧) |
| - 光流计算: 240×135 (1/4 分辨率) |
| - 扩散推理: 3840×2160 (完整4K) |
| ↓ |
| 帧合成 (299帧 4K PNG) |
| ↓ |
| 视频输出 (3840×2160 30fps MP4) |
| ``` |
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| ## 七、质量评估 |
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| ### 7.1 视觉对比 |
| 选取第 5 秒帧进行对比： |
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| | 版本 | 分辨率 | 文件大小 | 细节表现 | |
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| | 输入 (540p) | 960×540 | 470 KB | 模糊，锯齿明显 | |
| | 输出 (4K) | 3840×2160 | 4,787 KB | **清晰，边缘锐利，细节丰富** | |
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| ### 7.2 画质改善点 |
| 1. **边缘锐化**: 金属结构边缘从模糊变为清晰 |
| 2. **纹理重建**: 衣物纹理、火花颗粒感明显提升 |
| 3. **降噪效果**: 压缩伪影得到有效抑制 |
| 4. **时序一致性**: 视频播放流畅，无闪烁 |
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| ## 八、性能统计 |
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| | 指标 | 数值 | |
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| | 处理时间 | ~25分钟 (含模型加载) | |
| | 平均每帧处理时间 | ~5秒 | |
| | GPU利用率 | 峰值 90%+ | |
| | 显存峰值 | ~40GB | |
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| ## 九、结论 |
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| ### 9.1 主要成果 ✓ |
| 1. **成功将 540p 视频超分辨率至 4K UHD** |
| 2. **帧数保持 299 帧，无丢帧** |
| 3. **在 48GB 显存限制下完成 4K 推理** |
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| ### 9.2 技术优势 |
| - 基于扩散模型的生成式超分辨率 |
| - 时序一致性保持（光流引导） |
| - 仅需 4 步推理即可达到较好效果 |
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| ### 9.3 适用场景 |
| - 老视频修复与增强 |
| - 低分辨率素材升频至 4K 播放 |
| - 影视后期制作辅助 |
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| ## 十、文件清单 |
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| ``` |
| /workspace/new_video_test/ |
| ├── 7a_downscaled_540p.mp4 # 输入视频 (3.5MB) |
| ├── frames_input/ # 提取的 540p 帧 |
| ├── frames_output/ # 生成的 4K 帧 |
| ├── output_video/ |
| │ └── 7a_upscaled_4K.mp4 # 输出视频 (65.5MB) ⭐ |
| └── comparison_frames/ # 对比截图 |
| ├── frame_1s_input_540p.png |
| ├── frame_1s_output_4K.png |
| ├── frame_3s_input_540p.png |
| ├── frame_3s_output_4K.png |
| ├── frame_5s_input_540p.png |
| ├── frame_5s_output_4K.png |
| ├── frame_7s_input_540p.png |
| └── frame_7s_output_4K.png |
| ``` |
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| **报告生成时间**: 2026-03-17 |
| **实验负责人**: AI Assistant (Claude) |
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