修复 AI 瑕疵,让人物更自然
以眼部为例:轮廓发虚、肤色成块、睫毛糊成一片。先立轮廓、再补过渡,生成痕迹才压得住。
- 修正眼部轮廓
- 改善肤色过渡
- 减轻生成痕迹
修正眼部轮廓改善肤色过渡减轻生成痕迹
超分辨率重建为核心,兼顾细节修复、去噪与时序稳定
在提升清晰度的同时,抑制 AI 视频原有的生成瑕疵
分离人物、边缘与暗部,
先去除噪点伪影,再进行生成式修复
以眼部为例:轮廓发虚、肤色成块、睫毛糊成一片。先立轮廓、再补过渡,生成痕迹才压得住。
修正眼部轮廓改善肤色过渡减轻生成痕迹
发丝、银饰、睫毛这些最容易被糊成一团。按纹理走向补,边缘立起来,但不对着全画面加锐。
银饰边缘干净发丝不糊成块睫毛根根分开
暗部最容易糊成一片黑,金属高光又容易溢。压噪点、稳色阶,织物的颜色和光泽留在原处。
暗部不糊成一片金属高光不溢衣料绣纹还在
识别发丝与织物等真实纹理,
按视觉逻辑进行生成式重建,拒绝无脑锐化
直出 480P
增强后 1080P提升整体清晰度与质感,让人物与场景细节重新显现
直出 480P
增强后 1080P同一双眼放大倍率,对比睫毛与眼线的还原效果
直出 480P
增强后 1080P同一双手放大倍率,对比指节、指甲与杯身标签的还原效果
直出 480P
增强后 1080P同一帧画面放大倍率,对比手机边框、屏幕文字与台面纹理的还原效果
先低清抽卡,满意后再进行AI视频增强。
同样的画质,换个打法就把预算省回来了。
省下的不是折扣,是每一集都在漏的那笔钱
按一集 3 分钟算:1080P 直出约 674 元,480P 直出 + 增强约 175 元。若按单次算,直出 1080P 的成本,减去「480P 直出 + 增强」的成本,可省 74%。若反复抽卡时省得更多(三次抽卡选一条约省 79%)。以上为平台累计估算。
成片送审前,把画质交给超分宝。
播出去的每一帧,都拿得出手
从短剧厂牌到动画工作室,从 MCN 到发行方。
他们把每天的产量,交给同一套增强链处理