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Jasna 命令行完整指南：一条命令批量修复视频的 4 个场景与参数速查

【免费下载链接】jasnaVideo restoration tool项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ja/jasna

Jasna 是一款开源的视频 / 图像马赛克修复工具，Jasna CLI 与图形界面同源，终端里能做的事和点按钮几乎一样。本文带你从零敲通 4 个日常场景，按"要解决的问题"拆解关键参数，最后给出 3 个进阶配方，覆盖从单片修复到整夜 Jasna 批量修复的完整路径。

一分钟建立认知：修复的主流程

这一节帮你在动手前，先看清 Jasna 拿到一个文件后内部在做什么，后面所有参数才好理解。

整条流水线只有四步：

输入文件 → 检测马赛克区域 → 逐帧修复 → GPU 编码写出

• --input决定走哪条路：传一个视频文件，走视频修复（默认basicvsrpp模型）；传一张图片，自动改走 SD 1.5 图像修复模型（sd-15-jav），不需要任何额外参数；传一个文件夹，则按"先图片、后视频"的顺序自动排队。
• 中间两步你基本不用管：检测模型（默认rfdetr-v6）先找出每帧的马赛克位置，修复模型再对裁切出的区域逐帧重绘，其余画面原样保留。
• 输出只由--output定：文件夹输入时它是输出文件夹，文件名按模板生成，默认{original}_out。

💡 记住这个骨架：Jasna 只重绘马赛克区域，不动其余画面。这解释了后文为什么"只修指定时间段"会快得多。

跑起来之前的硬要求

这一节帮你避开第一次运行必然碰到的三类报错，省掉反复试错的时间。

1. 显卡门槛

Jasna 依赖 GPU 编码与 TensorRT 推理，硬件要求是：

• NVIDIA：GTX 16 系列 / RTX 20 系列或更新，NVIDIA 官方工具中计算能力（compute capability）≥ 7.5；
• AMD：ROCm 实验性支持，--device同样写cuda:N；
• 显存建议 8 GB 以上。4–6 GB 也能跑，但要把片段大小压到30起步（见后文"把显存压下来"）。

2. 安装路径必须纯英文数字

Jasna 启动时会校验自己的安装路径，出现中文、空格以外的非 ASCII 字符会直接报错退出。路径形如D:\tools\jasna没问题，D:\工具\jasna不行。报错信息会原样打印当前路径，把目录挪到纯英文数字位置即可。

3. 首次运行要预热 15–60 分钟

第一次跑任务时，Jasna 要为你的显卡编译检测模型和修复模型的 TensorRT 引擎，NVIDIA 上通常耗时 15–60 分钟，期间建议关闭其他程序。结果缓存在model_weights/目录，之后的每次运行都直接复用；升级到新版本时，把旧的model_weights/复制过去即可跳过等待。

⚠️ 建议把 Jasna 放在 SSD 上：装在机械硬盘上启动和加载模型都会明显变慢，启动时会有警告提示。

四条命令跑遍日常场景

这一节按场景给出最小可运行命令，每条命令后都有白话解释，照着敲就能跑。

场景 A：修复单个视频

最常用的入口：一个视频文件进，一个修好的文件出。

jasna --input input.mp4 --output output.mkv

这条命令用默认配置直接开工：basicvsrpp修复模型、rfdetr-v6检测模型、HEVC 编码，其余全部取默认值。

变体：想要更多细节可以把修复模型换成扩散模型 LTX，代价是慢很多：

jasna --input input.mp4 --output output.mkv --restoration-model-name ltx

这条命令让整片视频改走 LTX 模型（仅 NVIDIA RTX），细节更多但耗时远超basicvsrpp，只建议对重点内容使用。

场景 B：修复静态图片

手里是单张图片时，不需要想模型的事——Jasna 自动路由。

jasna --input photo.png --output restored.png

输入是图片时，Jasna 自动改用 SD 1.5 图像修复模型（sd-15-jav）处理，--restoration-model-name只管视频，这里不用管。

变体：一次出多张备选，自己挑最好的：

jasna --input photo.png --output restored.png --sd15-variants 3

这条命令会让 SD 1.5 用连续 3 个种子各跑一遍，输出restored_v1、restored_v2、restored_v3三张图供你挑选。

场景 C：整个文件夹批量修复

一条命令吃下整目录，这是 Jasna 命令行相对 GUI 最大的红利。

jasna --input input_folder --output output_folder

Jasna 会扫描整个文件夹，先处理所有图片，再处理所有视频，输出文件名默认是"原文件名主干 +_out"，例如abc.mp4变成abc_out.mp4。

处理前 Jasna 会先做一次输出路径检查：如果按模板算出来两个输入会写到同一个输出文件（典型如a.mp4与A.MP4），它直接报错退出并指出是哪两个文件冲突，避免一边跑一边覆盖。

变体：换个输出命名风格：

jasna --input input_folder --output output_folder --output-pattern "{original}_restored"

这条命令把命名模板改成{original}_restored，于是abc.mp4输出为abc_restored.mp4；模板里只有{original}是占位符，代表输入文件名主干。

场景 D：只修指定时间段 / 边修边看

两个省时间的开关，适合"视频只有几分钟有马赛克"或"想马上看效果"的情况。

只修复指定区间：

jasna --input input.mp4 --output output.mp4 --segments "10-25,01:10-01:30.5"

Jasna 只修复 10–25 秒和 01:10–01:30.5 这两段，其余部分原样复制，所以整体快得多、未修复部分保留原始质量，输出仍是完整视频。时间支持秒数或HH:MM:SS.s两种写法。注意三个限制：一次只能一个视频（不支持文件夹、图片、流媒体）；输入必须是恒定帧率的 H.264 / HEVC / AV1；输出编解码器锁定为输入同款，--codec不再生效。

边修边看：

jasna --stream

这条命令不产出任何文件，而是启动一个本地 HLS 流媒体服务（默认端口8765，分段时长默认4.0秒），浏览器播放器里选到哪个片段就修到哪、播到哪，支持跳转。流媒体固定使用 BasicVSR++ 与 H.264 编码。不想自动开浏览器时加--no-browser。

关键参数：按"你要解决的问题"拆解

这一节不按参数分类罗列，而是按问题找参数；没列到的长尾参数，完整清单以jasna --help和官方文档为准。

想控制显存与速度：--max-clip-size是第一旋钮

Jasna 把马赛克切成一个个"片段"批量修复，--max-clip-size（默认90）就是片段的最大帧数。片段越大结果越稳定、而且越快（重叠帧不用反复算），但显存占用越高。官方在 RTX 5090 上用同一段 1080p 视频测得：

趋势是：180之后时间不再变好，只有显存继续涨；4K 视频在同片段大小下约需 1.5 倍显存。

配套两个参数：

• --temporal-overlap（默认8）：相邻片段共享的帧数，用来抹掉拼接处的闪烁。8–20之间效果好，必须小于--max-clip-size的一半；重叠越多越稳，但耗时越长。
• --denoise（默认none）：对修复区域做空间降噪，low/medium/high三档；--denoise-step决定降噪发生在二级修复前（after_primary，默认）还是混合前（after_secondary）。

jasna --input input.mp4 --output output.mkv --max-clip-size 60 --temporal-overlap 12

这条命令把片段压到 60 帧、重叠设为 12 帧，是显存吃紧时的典型搭配：占显存比默认少，衔接更平滑。

想决定画质与输出：--codec与--cq

• --codec（默认hevc）：hevc是 10-bit 的最佳平衡，不确定就选它；h264兼容性最强但同质量文件更大；av1文件最小，需要 RTX 40 系 / RX 7000 或更新的显卡硬编。
• --cq：质量目标，数值越低质量越好、文件越大。NVIDIA 默认值为 H.264 25、HEVC 28、AV1 35。Jasna 还会按源码率自动给输出设体积上限，低码率源不会被 CQ 拉爆。
• --sharpen（默认0）：编码前在 GPU 上锐化画面，0到1，等价 ffmpeg 的cas滤镜，无需二次转码。
• --fmp4：把.mp4/.mov写成碎片化 MP4，文件边生成边能播，任务中途崩溃也保留可播状态；不能与--segments、--stream同用。
• --lut：加载.cube色彩 LUT，在编码前由 GPU 应用。
• --encoder-settings：更细的编码器参数，JSON 或逗号分隔均可，如rc-lookahead=32,bf=4。

jasna --input input.mp4 --output output.mp4 --codec h264 --cq 25

这条命令把输出换成兼容性最强的 H.264，质量目标定在 25，适合要丢到老电视或剪辑软件里再处理的场合。

想让批处理更省心：命名模板与导出后操作

• --output-pattern：文件夹输入时的命名模板，前文已用；图片保留源扩展名，视频在模板里带扩展名时按模板来。
• --post-export-action（默认none）：所有任务完成后执行什么——shutdown立即关机（注意：与 GUI 不同，没有倒计时），或command运行--post-export-command指定的 shell 命令。
• --post-export-video-command：每个视频成功导出后单独执行一次命令，支持{input}、{output}、{output_dir}、{output_stem}、{output_suffix}五个占位符，适合逐片自动重封装或转存。
• 其他常用开关：--batch-size（默认4，检测批大小）、--fp16/--no-fp16（默认开启，半精度更省显存且通常更快）、--no-progress（日志采集时禁用进度条）、--log-level（默认error）。

jasna --input folder_in --output folder_out --post-export-action command --post-export-command "echo done"

这条命令把整个文件夹修完后运行echo done，是验证"导出后操作"链路的最小写法。

💡 二级修复（--secondary-restoration的unet-4x/tvai/rtx-super-res）、检测模型、VR180、激活等参数篇幅较长，本文不展开；完整清单以jasna --help实时输出为准，说明见官方文档（见文末"延伸资料"）。

三个进阶配方

这一节把前面的参数组合成三个可以直接抄的成品命令。

显存不足怎么降

顺序固定，从上往下试：

1. 降--max-clip-size。4–6 GB 显存的卡跑 1080p，从30起步（约 3.4 GB），再按上表每档的代价往上加；
2. 关掉二级修复（如果你开了的话），或换成更轻的方案；
3. 关掉浏览器、游戏等占 GPU 的应用。

⚠️ 不要靠--no-compile-basicvsrpp省显存：实测它只省不到 0.5 GB，却让处理慢约 3 倍（33 秒 → 107 秒），几乎没有理由这么做。

jasna --input input.mp4 --output output.mkv --max-clip-size 30

这条命令把片段压到最小常用档，是 4 GB 级别显存跑 1080p 的起步配置。

拉满画质

两档操作，按需求选：

第一档，降 CQ + 微调编码器前瞻：

jasna --input in.mp4 --output out.mkv --cq 22 --encoder-settings "rc-lookahead=32,bf=4"

这条命令把质量目标从 HEVC 默认 28 降到 22（质量更好、文件更大），并把码控前瞻和 B 帧参数显式钉住，细节保留更完整。

第二档，叠加 RTX Super Res 二级修复：

jasna --input in.mp4 --output out.mkv --cq 22 --secondary-restoration rtx-super-res

这条命令在主修复后，把修复区域用 RTX Super Res 放大 4 倍（默认--rtx-scale 4、--rtx-quality high）再混合回视频，对大面积马赛克、特写镜头和 4K 内容提升最明显。该选项仅支持 NVIDIA。

整夜无人值守后自动关机

jasna --input folder_in --output folder_out --post-export-action shutdown

这条命令把整个文件夹修完、全部导出完成后立即关机，没有 GUI 里那种倒计时——执行前先用一两个小文件验证整条链路没问题。不想关机、只想完成后跑个脚本的话，换成：

jasna --input folder_in --output folder_out --post-export-action command --post-export-command "echo done"

这条命令在全部任务结束后执行echo done，实际用法就是把它换成你的通知或归档命令。

遇到问题先查这里

这一节收录第一次使用最常碰到的五个问题。

Q：想看全部参数怎么办？

运行jasna --help，输出就是完整且最新的选项列表；本文的速查只是其中的常用子集。

Q：报错说"两个输入映射到同一个输出文件"？

是--output-pattern模板冲突，比如a.mp4和A.MP4按模板算出同名输出。Jasna 会打印冲突双方的文件名，改模板（如加前缀区分）即可。

Q：AMD 显卡能用吗？二级修复行不行？

AMD 是实验性支持（ROCm），--device同样写cuda:N；但二级修复（unet-4x/tvai/rtx-super-res）目前仅限 NVIDIA，AMD 只能跑主修复。

Q：--stream和--segments能一起用吗？

不能。--stream与--segments、--fmp4互斥；--segments与--retarget-high-fps、--fmp4也互斥。想边修边看就用--stream（固定 H.264 + BasicVSR++），想省时间就离线跑--segments，二选一。

Q：首次运行 15–60 分钟是在干什么？

在为你的显卡编译 TensorRT 引擎，结果缓存在model_weights/。之后的任务直接复用；换机器或升级版本时，复制旧目录的model_weights/过去即可跳过等待。

延伸资料

核心记忆点：--input/--output定首尾，--max-clip-size管显存，--cq管画质——剩下的一律--help。

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