Для улучшения качества видео на основе ИИ на Linux, без графического интерфейса и с возможностью интеграции в Python-скрипт, я могу порекомендовать следующие решения:
1. **FFmpeg с фильтрами для улучшения качества**: Хотя FFmpeg сам по себе не использует ИИ, вы можете применять различные фильтры, чтобы улучшить качество видео. Например, вы можете попробовать фильтры для увеличения разрешения и шумоподавления. Для более серьезного улучшения качества вы можете использовать его в сочетании с другими инструментами.
2. **ESRGAN (Enhanced Super Resolution Generative Adversarial Networks)**: Это одна из самых известных моделей для суперразрешения с использованием ИИ. ESRGAN позволяет улучшать качество изображений и видео. Вы можете использовать модель, предварительно обученную на наборе данных, и затем применить ее к вашему видео, обрабатывая каждый кадр. Модель доступна на GitHub, и ее можно интегрировать в Python с помощью PyTorch.
- **Репозиторий ESRGAN на GitHub**: [ESRGAN](https://github.com/xinntao/ESRGAN)
3. **Real-ESRGAN**: Это улучшенная версия ESRGAN, которая также предназначена для повышения качества изображений. Она демонстрирует хорошие результаты и может работать с видео, если вы разбиваете видео на кадры, обрабатываете их с использованием Real-ESRGAN и затем собираете назад в видеопоток.
- **Репозиторий Real-ESRGAN на GitHub**: [Real-ESRGAN](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN)
4. **DAIN (Depth-Aware Video Frame Interpolation)**: Если ваша проблема связана с движением и "пикселизацией", вы можете попробовать DAIN для интерполяции кадров и создания плавного видео. DAIN основан на глубокой нейронной сети и предназначен для улучшения движения в видео.
- **Репозиторий DAIN на GitHub**: [DAIN](https://github.com/baowenbo/DAIN)
### Примерный сценарий использования ESRGAN или Real-ESRGAN:
```bash
# Установите необходимые библиотеки, например torch, torchvision
pip install torch torchvision
# Скачайте весовые файлы модели и подготовьте их
# Запустите обработку видео:
python your_script.py --input_video input.mp4 --output_video output.mp4 --model esrgan
```
В вашем Python-скрипте вы можете использовать библиотеки для обработки видео, такие как OpenCV, чтобы разбить видео на кадры, применить ESRGAN к каждому кадру и собрать результат обратно в видео.
### Заключение
Выбор зависит от ваших конкретных потребностей и того, насколько вы хотите экспериментировать с качеством видео. ESRGAN и Real-ESRGAN предлагают отличные результаты, и их можно настроить для автоматизации через Python.