可验证的视频去模糊
给视频去模糊：改善观感，但不假装丢失的细节还在
运动模糊、失焦和低码率编码都会让画面发软，但它们进入修复模型后的失败方式并不相同。本页先教你怎么判断自己遇到的是哪一种，再用下方真机测试 5 秒片段，最后根据结果决定整段素材是否值得处理。
本页由 SeedVR2.net 发布并运行，下方嵌入的是真实产品，因此这是产品说明而不是第三方测评。模糊是在拍摄或编码阶段把信息抹掉的，没有模型能够可靠地把它变回来。所以本页给出的是判断方法与验收流程，以及当前的产品边界，而不是“任何素材都能变清晰”的承诺。
运行真实的视频去模糊测试
上传一段短片，或填入可直接访问的 HTTPS 视频地址，选择输出分辨率，并在提交前看清积分消耗。请优先选择同时包含最严重模糊与真实运动的 5 秒片段，因为单帧暂停截图对比播放时的表现总是更宽容。
首次符合条件的 5 秒 720p Standard 任务免费
验证邮箱后，第一次视频任务无需积分、无需绑卡。失败任务不会占用试用资格；更长视频或其他规格会在提交前显示准确积分。
浏览器上传限制：500 MB。超过 500 MB 的文件，请粘贴公开 HTTPS URL。单个任务目前只支持 10 分钟以内的视频。
场景快速预设
预设为常见场景一键选好模型，下方仍可手动切换。
超分预览
先在面板中对比效果，再决定导出成片。
上传视频、粘贴直链，或主动载入示例。你点击前，页面不会下载示例视频。
提示：保持原帧率与原文件，交给工作流统一处理，可获得更平稳的时间一致性。
跑完整视频前，先拿短片试错
聊天软件重度压缩时已经丢掉的真实细节，放大模型无法凭空找回。请先测试最难的 5–10 秒；价格更高不等于一定更适合。
这项能力能处理什么
在线流程会对上传的片段运行 SeedVR2 修复。它可以把仍保留结构的画面边缘收紧、降低发软观感；它无法读回已被模糊抹掉的信息，也不负责稳定、去隔行、补帧或调色。
- 模糊类型
- 运动模糊与失焦
- 目标分辨率
- 720p 到 4K
- 计费起点
- 最低按 5 秒计费
- 独立步骤
- 稳定与调色
- 使用方式
- 浏览器上传
运动拖影与镜头失焦的失败方式不同，处理前先判断类型。
选择满足交付的最小分辨率，更多像素不会带回丢失的细节。
不足 5 秒的素材仍按 5 秒最低时长计算积分。
抖动、隔行、曝光、音频和色彩仍由剪辑或调色环节处理。
测试单个片段不需要本地显卡、驱动或模型安装。
先判断模糊类型，再动手处理
“去模糊”是一个诉求，不是一个诊断。画面发软至少有四种不同原因，而它们在修复流程里的表现并不一样。运动模糊来自快门开启时主体或相机在移动，每个画面里的像素会沿着某个方向拖影。失焦模糊来自镜头没有对在主体上，边缘会被摊成一个柔和的光斑。压缩软化则是编码选择：低码率丢掉了高频细节，同时把纹理压平。第四种是分辨率本身偏低，480p 的一帧就是用更少的像素描述同一个场景。
区分它们很重要，因为去模糊模型做的事情是估算那些从未被记录下来的数值。如果拖影里还残留结构，比如一张发虚但认得出的脸，修复可以收紧轮廓、让画面更容易看清楚；如果信息确实不存在，模型只剩下两个选择，要么保持发虚，要么编出一个看起来合理的纹理。判断方法是暂停在最差的一帧，记下拖影方向，再对比稍后一帧：如果平移镜头中前一帧清晰、后一帧拖影，那是运动模糊；如果每一帧都以同样的方式发软，更可能是失焦或编码问题。
- 暂停只用来定位缺陷，最终判断请在正常播放时完成。
- 把拍摄模糊、编码软化和素材本身分辨率不足分开看待。
- 先写下最差的两个时间点，测试才有明确目标。
做一个能否定结果的 5 秒测试
不要挑最讨好的片段。选 5 秒同时包含你要修的模糊和足够运动的内容，比如有手掠过画面前景、人物转头离开镜头、快速平移扫过文字，或者噪点掩盖了拖影的夜景。避开难点的短视频什么都证明不了，因为难点恰恰是去模糊要么守住结构、要么编造细节的地方。
以 720p 或 1080p 上传该片段，先看清工具为该文件算出的积分，再提交。拿到结果后，把原片与输出放在同一窗口宽度并排，先按正常速度各看一遍，再去放大。如果难点仍然失败，更高的输出分辨率通常只会让同样的失败更明显，而不会把它修好。此时应换一个模型档位，或者接受这个边界，而不是把同一个结果买两次。
- 保留未经处理的源文件，对比和复测才站得住脚。
- 先看运动与转场，再看 100% 放大裁切。
- 失败的 5 秒测试也是成功的测试，它替你省下了一次长片渲染。
把去模糊放在正确的处理顺序里
准备工作要在增强之前完成，而不是之后。先校正播放速度、旋转、坏帧和隔行，因为拉丝和重复帧会让模型拿到不稳定的位置。开头也不要重降噪：强力降噪会先抹掉修复模型用来锚定真实细节的细纹理，而过强锐化制造的光晕会被模型当作真实边缘。
增强要放在交付编码之前，避免修复后的画面被二次压缩；字幕、标题和图形尽可能在之后叠加。模型修复会改动小字号文字和锐利图形边缘，把叠加层排除在处理之外可以少检查很多内容。最终成片通过验收前保留原始素材，并把最终采用的模型与输出分辨率记录在文件旁边。
- 先修复结构，再测增强，再验收，最后做交付编码。
- 能避免时，不要把文字、标识和字幕放进去模糊流程。
- 把采用的参数记在文件旁边，下次直接复用。
按播放速度验收，而不是按 400% 放大
只看单帧很容易高估去模糊效果。放到 400% 会奖励纯粹的边缘对比度，而模型无论对错都能把对比度加上去。请按最终画面尺寸、正常速度，以及观众真实的观看距离来检查：给手机看的片段就用手机大小的窗口，作为剪辑母版的片段就在可靠的显示器上按 100% 检查。
关注连贯性而不是锐度。脸颊保留适度细节通常好过会闪动的毛孔，略微发虚的招牌也比被自信地编出一个错字更安全。检查颗粒是附着在画面上还是独立游动，运动时轮廓是否重影，平坦渐变是否出现爬行纹理。再找一个人在不被告知哪一版是处理结果的情况下看两版；如果对方看不出来，那么对这份素材来说，这点改善很可能不值得花积分。
- 在判断价值之前，先确定屏幕、裁切和目标编码格式。
- 用切换对比代替凭记忆比较。
- 发现变脸、文字被改或纹理不稳定时，直接否掉那几帧。
用时长与输出分辨率控制成本
视频积分按计费秒数、输出分辨率和所选模型档位计算。以 Standard 1080p 为参考时，当前计费口径为每分钟素材 540 积分；工具会读取你的文件、显示所需积分，并在提交前要求确认。这个预检数字才是权威值，因为它依据真实时长和你实际选择的参数，而不是落地页上的示例。
把预算花在需要的镜头上。长片里通常有拍摄干净的段落，也有不该进入去模糊流程的图形和静帧。把时间线拆开，先测试最有代表性的问题镜头，只批量处理通过验收的部分。如果积分中途不足，请按工具给出的结账链接返回，让原本挂起的源文件与设置继续，而不是再上传一次。
- 先用短片段找问题，再决定是否整段渲染。
- 选择满足交付的最小输出分辨率。
- 按镜头处理，而不是习惯性地整条时间线一起跑。
去模糊做不到的事
这个流程做的是估算更清晰的画面，它不会把模糊已经抹掉的信息找回来，也不替代通常应放在它之前或之后的剪辑步骤。请按缺陷类型把每一件事交给合适的环节，避免用更锐利的画面掩盖处理错了问题。
- 长时间运动模糊留下的可靠结构很少，模型要么保留拖影，要么沿拖影方向编造纹理。主体仍可辨认的短拖影才是值得测试的情况。
- 严重失焦会把每条边缘摊成光斑。去模糊可以让画面看起来更干净，但重建出的细节只是估计，可能改变人脸特征或文字。
- 画面更锐利不等于更准确。请逐帧检查小字、标识、首饰和面部，凡是改变含义而不只是提升清晰度的结果都应当放弃。
- 抖动、果冻效应、隔行和丢帧属于结构问题，应在剪辑软件里先修好；增强无法替你对齐不稳定的帧。
- 完成后请及时下载。创作记录存储不是永久归档，验收通过的成片要保存在本地。
关于视频去模糊的常见问题
AI 真的能给视频去模糊吗？
部分可以。当拖影中仍保留可用结构时，修复模型能收紧边缘、让画面更容易看清。当模糊已经抹掉信息时，模型只能保持模糊或者编一个看起来合理的替代。判断属于哪种情况，只能靠诊断加一次短片段测试。
这个工具能把运动模糊完全去掉吗？
不能。主体仍可辨认的短拖影通常会有明显改善，而快速平移中的长拖影一般不会。请用 5 秒片段测试运动最剧烈的那一段，并在正常播放速度下与原始素材对比，再决定是否处理整段视频。
在这里去模糊需要显卡或 ComfyUI 吗？
不需要。处理在浏览器里由托管硬件完成，不需要本地显卡、驱动、模型下载或 ComfyUI 安装。只有在需要离线批处理、自定义节点或完全控制采样参数时，本地环境才更有意义。
应该先测试哪个输出分辨率？
先用 720p 做低成本的功能验证；如果交付目标本身就是 1080p，可以直接从 1080p 开始。只有当交付格式、裁切或大屏播放确实需要时，才提高目标分辨率，并且要确认短片段在运动中依然稳定。
一次视频任务要花多少积分？
积分按计费秒数、输出分辨率和模型档位计算。以 Standard 1080p 为参考时，当前计费口径为 540 积分每分钟；工具会在提交前显示你这份文件的准确消耗。
它能给静态照片或文档里的文字去模糊吗？
那属于图像任务而不是视频任务。图像放大工具提供文字与文档输入档，用于扫描件和翻拍印刷品，具体说明见“图片文字去模糊”页面；需要提醒的是，从未清晰过的文字，任何模型都无法可靠重建。