可采用rife、dain、svpflow或topaz video ai四种ai补帧方案提升黑白电影帧率：rife适配光流插帧并需色彩空间预处理；dain需修改单通道标准化；svpflow须关闭色彩处理；topaz需启用黑白专用配置与颗粒抑制。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
如果您希望提升黑白电影的流畅度，使其从低帧率（如16fps或18fps）恢复至现代标准帧率（如24fps或60fps），则需要借助AI驱动的视频补帧技术。以下是实现该目标的具体操作路径：
一、使用RIFE插件进行AI补帧
RIFE是一款开源高精度光流插帧模型，支持黑白影片的时序一致性保持，对老电影中常见的抖动、模糊和运动断层具有较强鲁棒性。
1、访问GitHub官方仓库rife-ai/rife，下载最新Release版本的Windows/Linux/macOS可执行包或源码。
2、安装Python 3.9及以上版本，并通过pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 安装带CUDA支持的PyTorch（若使用NVIDIA显卡）。
3、进入RIFE项目根目录，运行python inference_video.py --video_path input.mp4 --exp=2 --UHD --save_path output_60fps.mp4，其中--exp=2表示补帧倍数为22=4倍（即15fps→60fps）。
4、对黑白素材，建议在输入前用FFmpeg添加-vf colormatrix=bt601:bt709预处理色彩空间，避免灰度通道误判。
二、部署DAIN插件实现运动补偿插帧
DAIN（Depth-Aware Video Frame Interpolation）通过估计深度与运动场联合建模，特别适合修复黑白胶片中因机械走片不稳导致的帧间位移错位。
1、克隆DAIN官方仓库BlinkDL/DAIN，切换至stable分支。
2、修改inference.py中的args.inference_dir参数，指向存放黑白视频帧序列（PNG格式）的文件夹。
3、执行python inference.py --multi=2 --resume ./checkpoints/anime-dain.pth，其中--multi=2生成两倍中间帧。
4、将输出帧序列用ffmpeg -framerate 24 -i %08d.png -c:v libx264 -pix_fmt yuv420p output_dain.mp4 合成MP4。
注意：DAIN默认对彩色图像优化，需在model.py中禁用RGB归一化，改为仅对单通道Y值做标准化
三、在DaVinci Resolve中集成SVPflow插件
SVPflow是专为专业剪辑软件设计的实时AI补帧引擎，支持OpenCL加速，可在不导出的情况下直接在时间线上应用24→60fps转换。
1、从svp-team.com下载SVP 4 Pro完整版，安装时勾选DaVinci Resolve支持组件。
2、启动Resolve，在“交付”页面选择“SVP 4”作为渲染器，点击“设置”按钮进入帧率映射界面。
3、在“源帧率”栏手动输入原始黑白影片实测帧率（可用MediaInfo读取），在“目标帧率”设为60。
4、于“算法”选项中选择“RealSR-MC”，该模式关闭超分模块，专注运动插值，避免引入伪影。
关键提示：黑白影片必须在SVP设置中关闭“Color processing”开关，否则会强制注入色度信息造成灰阶偏移
四、使用Topaz Video AI离线批量处理
Topaz Video AI内置DeFlicker与Motion Interpolation双引擎，其Adaptive Motion模型针对胶片颗粒噪声有专门抑制策略，适合修复扫描自胶片的黑白数字源。
1、导入黑白视频后，在“Model”下拉菜单中选择“Proteus-Motion v2.5”而非通用模型。
2、在“Frame Rate”面板中启用“Interpolate frames”，设定目标帧率为24或30，保持“Preserve original timing”关闭。
3、点击“Denoise”子面板，将“Grain Reduction”滑块拖至35–45区间，过高会导致边缘软化，过低则残留闪烁噪点。
4、导出前在“Output Settings”中选择“Black & White Only”色彩配置文件，确保Luma曲线不被自动拉伸。
