基于阿里云丰富的音视频产品、优秀的多媒体处理技术，通过神经网络和视频 AI 算法，面向影视、传媒、视频平台等行业，解决了老旧影片、MTV 等影像资料存在的分辨率低、胶片颗粒感、压缩噪声高、视觉不够鲜艳等痛点，智能化提升媒资画面质量，生成更高清晰度的片源，改善用户观赏体验。
方案架构
媒资画质提升解决方案
本方案基于海量音视频数据深度学习，对媒体画质进行多维度提升。通过增强模型算法，智能恢复自然细节，复原粒度边缘 ，保持时空感知稳定性，全面提升媒资画面质量和分辨率，让老旧影片、MTV 等影像资料焕然一新。
架构优势
提升媒资画面质量
智能去重冗余片源
降低媒资存储成本
方案能力
高帧率重制：将低帧率（如低于 30 fps ）视频，生成高帧率（ 60 fps 甚至 120 fps ）版本， 4K 大屏播放无顿挫感
打造 4K 分辨率：基于智能超分技术，将低分辨率视频，转制成高分辨率视频的同时，修复细节，生成高品质 4K 视频
片源修复：通过一站式修复链路，对低质量视频适配不同修复组件，如隔行修复、多维去噪、色彩亮度管理、人脸修复等技术，有效修复视频画质问题
方案优势
运动补偿提升帧率
基于智能场景分析、高效运动估计和补偿技术，消除帧率过低导致的运动模糊和顿挫感，支持各插帧（ 60 fps 至 120 fps ）倍率及分辨率。相比于传统插帧算法，在字幕、小物体、大运动等场景下全面优化，画质更优。
突破编码能力限制
基于深度视频超分模型，实现在有限像素空间内，表达更丰富细致的场景细节，提升视频分辨率的同时，生成更多细节，增强视觉体验。
标清转高清重制服务
对于标清的影像资料，采用 SDR 转 HDR/HLG 技术，去除胶片颗粒和压缩噪声，并辅以 HDR 增强技术，实现画面在亮区细节、暗区表现力、对比度和色彩饱和度等方面的显著提升，使画面更通透、绚丽，打造更自然、更接近真实世界的感官体验。
应用场景
老旧影片画质修复
依托阿里云人眼视觉模型，突破音视频编码能力限制，对老旧影片、MTV 等影像资料进行数字修复，智能恢复自然细节、复原粒度边缘、保持时空感和稳定性，多维度提升画面质量，让受损老旧影片也能变清晰。
重复视频召回
采用先进的视频指纹技术标记视频唯一身份，建立独立视频 DNA 库，在该库中完成样本视频快速比对，实时召回重复视频或重复片段。具有稳定性，不会随音视频文件的格式转换、剪辑拼接、压缩旋转等变换而发生变化，应用于视频查重、版权保护等场景。
优化存储带宽
从人眼视觉模型出发，将编码器的优化目标从经典的“保真度最高”调整为“主观体验最好”，在降低码率的同时，也能提供更加清晰的观看体验。帮助拥有大量视频版权资源平台，提升视频内容的画质，降低存储以及传输的带宽费用。
使用流程
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