视频媒体工具包：为 Stable Diffusion 工作流简化下载、帧提取、音频分离与 AI 超分 | 实用工具 v6.0

概述

通过 Video Media Toolkit v6 提升您的 AI 艺术流程——这是一款专为 Stable Diffusion 创作者、训练者及视频转图像爱好者设计的免费开源桌面工具。这款全功能 Windows 应用程序可处理媒体导入、拆解、增强与重组，非常适合从 YouTube/Reddit 视频中提取高质量帧用于 LoRA 训练、分离人声/乐器用于音频响应生成，或将低分辨率素材超分后输入 ComfyUI 或 Automatic1111 工作流。

无论您是为 Flux/Stable Diffusion 微调准备数据集，还是为 AnimateDiff 扩展创建动态视频输入，此工具均能借助 yt-dlp、FFmpeg、Demucs 和 Real-ESRGAN 自动化繁琐任务，节省数小时工作时间。NVIDIA 设备支持 GPU 加速，实现极速处理。

主要优势：

• 批量下载与队列：从 URL 或本地文件下载视频/音频，输出为 MP4/MP3 或帧序列（JPG/PNG），直接用于数据集准备。

• AI 驱动的拆解：提取干净的音频分轨（人声、鼓点等）或帧用于训练——适用于 NSFW/SFW 内容筛选。

• 增强与重建：去噪、锐化、超分（2x-4x），并辅以稳定化处理，生成高质量视频输出。

• 工作流集成：导出格式兼容 A1111、ComfyUI、Kohya_ss 或 Hugging Face 数据集。无需手动编写 FFmpeg 脚本！

已通过 Windows 10/11 测试；需 Python 3.8+；安装包约 500MB（内含带 CUDA 回退的 torch）。

功能

下载标签页：源媒体获取与提取

• 输入：URL（YouTube、Reddit 媒体、直接链接）或本地文件。

• 输出：MP4（增强视频）、MP3（音频）或帧文件夹（例如 frame_0001.png，用于 SD 训练）。

• 增强选项：分辨率（360p-8K）、CRF 质量、FPS 控制、锐化/色彩校正/去隔行/去噪。

• 音频选项：降噪、音量标准化——适合获取干净的分轨。

• 队列系统：添加多个任务，顺序处理，自动删除源文件，自定义 yt-dlp/FFmpeg 参数。

• 专业提示：数秒内从 5 分钟视频提取 1000+ 帧；自动处理 Reddit 嵌套链接。

重建标签页：从帧序列重建视频

• 输入：帧文件夹（例如来自“下载”或外部编辑的结果）。

• 选项：设置 FPS、合并音频、应用 minterpolate（运动平滑）、tmix（帧混合）、去抖动、去闪烁。

• 输出：使用自定义 FFmpeg 过滤器生成 MP4——导出稳定剪辑用于 AnimateDiff 或视频 LoRa。

• 使用场景：超分帧 → 重建成 4K 训练视频。

音频标签页：基于 Demucs 的分轨分离

• 输入：从下载所得的 MP3/WAV/FLAC 文件。

• 模型：htdemucs、mdx_extra 等（支持 GPU/CPU 模式）。

• 输出：分离出的音轨（人声、贝斯、鼓点）存入子文件夹——可直接用于音频条件化 SD 提示。

• 模式：完整 6 轨或双轨模式（人声 + 伴奏），便于快速混音。

超分标签页：基于 Real-ESRGAN 的帧增强

• 输入：图像文件夹（例如提取的帧）。

• 缩放倍数：2x/3x/4x，生成 SD 可用的高分辨率素材。

• 输出：批量超分文件夹——将低分辨率视频提升至 4K，以获得更优的模型训练效果。

• GPU 加速：基于 Torch，支持 CPU 回退。

附加功能：

• 持久化输出根目录选择。

• 实时日志 + 文件导出（logs/ 目录）。

• 依赖项检测器（FFmpeg、yt-dlp、Demucs）。

• 高对比度暗色界面，适合长时间使用。

安装与设置

1. 下载：从 GitHub 仓库 获取 ZIP 文件（或在此处附带）。

2. 运行安装程序：双击 video_media_installer.bat——自动安装 PySide6、torch（如检测到 CUDA 则安装）、Demucs、Real-ESRGAN 等，自动处理 pip 升级。

   • 手动修复：若出现 [WARNING] 关于 FFmpeg/yt-dlp，请从 ffmpeg.org 或 yt-dlp GitHub 下载，并添加至 PATH 或硬编码路径。

3. 模型下载：将 RealESRGAN_x4plus.pth 放入 /models/ 目录以启用超分（链接见 README）。

4. 启动：双击 launch_video_toolkit_v6.bat。首次运行时自动设置输出文件夹。

5. 测试：点击“测试依赖项”按钮，确保全部显示 [OK]。

兼容性说明：

• Windows 优先：提供 bat 启动器以简化安装；Linux/macOS 可通过手动运行 Python 启动。

• SD 集成：帧导出为编号序列（如 %04d.png），可直接导入 Kohya 或 DreamBooth。

• 非 A1111 扩展：独立应用程序——可配合 ControlNet 构建视频转图像流程。

• 警告：大文件建议 8GB 以上内存；使用 Demucs 推荐 GPU（否则 CPU 速度较慢）；NSFW 内容处理遵循来源政策。

使用示例

• LoRA 训练准备：下载动漫片段 → 提取 PNG 帧 → 4 倍超分 → 用于 Kohya_ss 数据集。

• 音频响应艺术：分离歌曲人声 → 使用“人声波形”提示生成 SD 图像。

• 视频数据集：批量下载 50 个 YouTube 视频 → 提取帧 + 音轨 → 训练 Flux 模型以学习运动数据。

更新日志（v6 主要更新）

• 增强了对 Reddit URL 的解析。

• 队列功能改进 + 支持自定义参数。

• 暗色主题，可读性提升。

• 修复了 Demucs 的 GPU 检测错误。