阿里云Vivid-VR：AI视频修复新突破，告别闪烁抖动

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Vivid-VR：AI视频修复新标杆

阿里云近日开源了名为 Vivid-VR 的生成式AI视频修复工具，标志着视频修复领域迎来重大突破。

该工具基于先进的文本到视频(T2V)基础模型，并融合了ControlNet技术，能有效修复真实视频或AIGC视频中的闪烁、抖动等质量问题。

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Vivid-VR的核心在于其T2V与ControlNet的结合，这确保了修复视频的帧间一致性和纹理真实感。

显著提升了修复效率和视频稳定性，为内容创作者提供了高效的素材补救方案。

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传统的修复方法往往顾此失彼，修复了某一个画面的细节，却破坏了前后画面的连贯性，导致闪烁或抖动。

Vivid-VR通过ControlNet精准控制，确保了动态语义特征的平滑过渡，让修复后的视频不仅画面清晰，而且“动起来”也自然流畅。

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Vivid-VR的一大亮点是其广泛的适用性，能够高效修复真实拍摄的低质量视频和AI生成内容(AIGC)视频。

对于内容创作者而言，它能快速处理模糊、噪点或不连贯的片段，特别适用于短视频和影视后期。

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Vivid-VR已完全开源，代码和模型可在Hugging Face、GitHub及阿里云ModelScope等平台免费获取。

这极大地降低了技术门槛，鼓励全球开发者和创作者基于此工具进行定制化开发，延续了阿里云在开源社区的领导地位。

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在2025年，视频内容已成为数字传播的主导。Vivid-VR为内容创作者提供了一个高效、低成本的解决方案。

Albase认为，它将助力内容创作者提升作品质量，推动视频修复领域的智能化革新。

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Vivid-VR的开源，和之前阿里云Wan2.1系列模型在VBench榜单上的成绩，共同指向了阿里云在AI领域的战略方向。

阿里云不仅在“创造”AI内容方面领先，更在“优化”和“赋能”AI内容创作生态方面发力，通过开源工具来构建和巩固其在生成式AI领域的领导地位。

KEY

DATA

此图表为模拟数据，展示了Vivid-VR在不同视频类型上的修复效率提升。