AI视频画质增强是利用深度学习模型,特别是卷积神经网络(CNN)和生成对抗网络(GAN),对低质量视频进行分析和重构的过程。
通过训练大量高清视频数据,AI模型学习到如何从模糊、有噪点、低分辨率的视频中恢复细节,生成视觉上更清晰、更自然的高质量视频。
主要技术包括:
- 超分辨率重建:提升视频分辨率
- 去噪与去模糊:消除噪点和运动模糊
- 色彩增强:优化色彩和对比度
- 帧率提升:生成中间帧使运动更平滑
- 细节恢复:重建丢失的纹理和边缘
低清视频画面
处理前
高清视频画面
AI增强后