提升视频分辨率的方法有很多，以下是几种常见的方法：
需要注意的是，提升视频分辨率可能会导致视频质量下降或出现其他问题。因此，在提升视频分辨率之前，你应该仔细评估视频的质量和需求，并选择最适合的方法来提升视频分辨率。
选择前面模糊的那段片段点击DELETE键或者退格键把这段片段删除。到此我们将视频进行了一些处理点击右上角的导出按钮导出新的视频就可以了，这里注意一下导出的名称最好使用英文。以下是注意事项：1.这一步还有一个作用就是校准。因为有时候我们下载的视频可能不是标准的视频比例这时候我们也需要丢进去剪影处理一下，如果不处理由于SD图片绘制分辨率按照8的倍数增加即使你在绘制的时候分辨率按照原视频的分辨率进行绘制。在最后视频合成的时候还是会报错的。一定要记得检查2.对于你后续老板给你的视频进行缩小，现在很多老板发给你的视频都是4K的我们要知道SD最大只能完成2048*2048的绘制在往上是没办法完成的而且制作的时间也会大幅度上升3.一些分辨率确实很模糊的视频干脆直接拒绝，即使客户要求很强烈那还是有办法补救一下的可以先把视频的分辨率提起来在进行绘制如果还是不行那么直接放弃吧。提升分辨率我推荐使用这个插件（TopazVideoAI）具体怎么操作我会放到后面在说。
基础模型用于低分辨率视频生成，然后通过级联扩散模型进行细化以提高分辨率。基础视频和超分辨率模型采用3D U-Net架构，以时空可分离的方式使用。该架构将时间注意力和卷积层与空间对应物结合起来，以有效捕获帧间依赖性。它采用v-预测参数化以确保数值稳定性，并使用条件增强来促进模型间的并行训练。该过程涉及对图像和视频的联合训练，将每个图像视为一个帧以利用更大的数据集，并使用无分类器引导[57]来增强提示的忠实度。应用渐进式蒸馏[58]来简化采样过程，显著减少计算负载同时保持感知质量。结合这些方法和技术，Imagen Video不仅能生成高保真度的视频，还能展现出卓越的可控性，如其生成多样化视频、文字动画和各种艺术风格内容的能力所示。14(a)额外的时间层。通过插入学习将帧对齐成时间一致序列的时间层，将预训练的LDM转变为视频生成器。在优化过程中，图像骨干θ保持固定，只有时间层li的参数ϕ接受训练。
的方向移动而使其不断演进。对模型来说，𝐯的参数化就是预测对于视频生成任务，为了延长视频长度或提升帧率，需要扩散模型运行多个上采样步骤。这就需要基于第一个视频𝐱^𝑎采样第二个视频𝐱^𝑏的能力，,其中𝐱^𝑏可能是𝐱^𝑎的自回归扩展或是一个低帧率的视频之中缺失的帧。除了其自身对应的有噪声变量之外，𝐱^𝑏的采样还需要基于𝐱^𝑎。Ho & Salimans等人2022年的视频扩散模型（VDM）提出使用一种经过调整的去噪模型来实现重构引导方法，这样就可以很好地以𝐱^𝑎为基础实现𝐱^𝑏的采样：其中是𝐱^𝑎和𝐱^𝑏根据所提供的去噪模型的重构。而𝑤_𝑟是一个加权因子，可以寻找一个较大的𝑤_𝑟 > 1来提升采样质量。请注意，使用同样的重建引导方法，也有可能基于低分辨率视频来扩展样本，使之变成高分辨率样本。模型架构：3D U-Net和DiT类似于文生图扩散模型，U-Net和Transformer依然是常用的架构选择。谷歌基于U-net架构开发了一系列扩散视频建模论文，OpenAI近期的Sora模型则是利用了Transformer架构。