Jasna 修复视频和图片中的马赛克。免费、界面简单，提供 GUI 和命令行，在你的 GPU 上运行。

GitHub: https://github.com/Kruk2/jasna（2.2k+ star，Python，AGPL-3.0）

中文版

能做什么

• 找出视频中的马赛克并修复，画面的其他部分不会被改动
• 两个修复模型：快速的 BasicVSR++（免费），以及慢但细节更多的 LTX（支持者专享，仅限 NVIDIA）
• 在区间编辑器中只修复你选择的部分，并可预览
• 支持 VR180 视频和静态图片（支持者专享的 SD 1.5 模型）
• 在视频播放器中实时观看修复后的视频，不用生成文件

硬件要求

• NVIDIA GTX 16 系列 / RTX 20 系列或更新，驱动较新（Windows 610+，Linux 580+）；GTX 10 系列及更旧无法使用
• 或 AMD Radeon RX 7000/9000（实验性）
• 工作文件夹必须在本地磁盘，路径中不能有中文、日文、带重音的字母或其他非英文字符
• 建议用 SSD，机械硬盘启动和加载模型都很慢；LTX 需要 RTX 显卡、至少 8GB 显存和 16GB 内存

快速开始

1. 下载对应系统和 GPU 的 release 包
2. 解压到路径全英文的文件夹
3. 启动应用：Windows 双击 jasna.exe；Linux NVIDIA 运行 jasna；Linux AMD 运行 run_jasna_amd.sh
4. 添加视频、选好设置，点底部 ▶ 按钮

注意：第一次运行很慢。NVIDIA 上 Jasna 会先为你的显卡准备模型，约 15–60 分钟，只此一次，期间别用电脑。更新版本时把 model_weights 文件夹拷过去，就不用再等。显存不够就把 Max Clip Size 调低（比如 90 降到 60）。

支持者模型

Jasna 本体免费，赞助用于训练新模型（主要是租 GPU）。正版许可证码只能通过 Buy Me a Coffee、Unifans 或中文 README 里的闲鱼渠道获取。

• 累计赞助 $15+：UNet 4x（修复区域更锐利）+ SD 1.5（静态图片实验模型）
• 赞助 $25：以上两者 + LTX（比 BasicVSR++ 慢很多，但细节更多，仅限 NVIDIA，含该模型未来更新）
• 2026 年 10 月 14 日前累计赞助 $15+ 的支持者免费获得 LTX

选 LTX 前可以先用免费的 Trial 模式（速度测试）看看你的显卡能不能跑、要跑多久。

帮助和社区

• 仓库 / 中文 README / 应用指南（docs/en/gui.md）
• SLS Discord：有 Jasna 新频道，可看示例、问问题；出问题点应用底部的 Logs → Export 导出日志附上

English Version

Jasna restores mosaics in videos and images. It is free, has a simple app and a command line, and runs on your GPU.

GitHub: https://github.com/Kruk2/jasna (2.2k+ stars, Python, AGPL-3.0)

What it does

• Finds mosaics in a video and restores them; the rest of the picture is untouched
• Two restoration models: fast BasicVSR++ (free) and slow but more detailed LTX (supporters, NVIDIA only)
• Restore only the parts you choose with a preview in the Segment Editor
• Works with VR180 videos and still images (SD 1.5, for supporters)
• Watch a video restored live in the Video Player, without making a file

Requirements

• NVIDIA GTX 16-series / RTX 20-series or newer, recent driver (610+ on Windows, 580+ on Linux); GTX 10-series and older don’t work
• Or AMD Radeon RX 7000/9000 (experimental)
• A folder on a local disk with no non-English characters in its path
• Use an SSD; LTX needs an NVIDIA RTX GPU with at least 8 GB VRAM and 16 GB RAM

Quick start

1. Download the release for your system and GPU
2. Unpack it into an all-English path
3. Start the app: Windows — double-click jasna.exe; Linux NVIDIA — run jasna; Linux AMD — run run_jasna_amd.sh
4. Add a video, choose settings, click the ▶ button

Note: the first job is slow — on NVIDIA, Jasna prepares the models for your exact GPU (15–60 minutes, only once). Copy the model_weights folder when updating so you don’t wait again. Out of VRAM? Lower Max Clip Size (e.g. 90 → 60).

Supporter models

Jasna is free; support pays for training new models (mostly GPU rental). Genuine License codes only from Buy Me a Coffee, Unifans, or the Xianyu seller in the Chinese README.

• $15+ total: UNet 4x (sharper restored areas) + SD 1.5 (experimental, still images)
• $25: both + LTX (much slower than BasicVSR++, more detail, NVIDIA only, includes future updates)
• Supporters who gave $15+ on or before 14 October 2026 get LTX free

Try the free LTX Trial mode (speed test) first to see if your GPU can run it and how long it takes.

Help and community

• Repo / English README / App guide (docs/en/gui.md)
• SLS Discord: Jasna channel with examples and help; for issues, click Logs → Export at the bottom of the app and attach the log file

来源 / Source

• GitHub: Kruk2/jasna（2.2k+ star，Python，AGPL-3.0）