VISION XL – 利用AI技术修复视频并实现四倍超清解析度

VISION XL指的是什么？

VISION XL是一款专注于解决高清视频逆问题的高效工具，采用潜在扩散模型技术进行视频修复和超分辨率提升。它能够恢复丢失的图像细节、消除模糊，并将清晰度提高至原来的四倍。通过减少对外部预训练模块的需求，VISION XL优化了处理效率，在13GB显存下只需2.5分钟即可完成25帧视频的处理，特别适用于需要快速视频处理的应用场景。

VISION XL的核心特性

• 视频清晰化（Video Sharpening）消除由于拍摄不稳等原因造成的视频模糊问题，提升画面清晰度。
• 超高清晰度恢复(Super Resolution, SR)把视频分辨率提高到原先的四倍，以丰富画面细节并提升整体品质。
• 视频恢复（Reparation）：在视频中修复受损的部分，并还原缺失的数据。
• 画面均值（Frame Mean Calculation）该功能可实现多帧视频的均值处理，有效降低噪音并增强视频的稳定效果。
• 多重空间衰减处理：应对不同类型的空间劣化挑战。

VISION XL的工作机制

• 潜隐扩散模型（Latent Diffusion Models）利用潜在扩散模型，通过反复的降噪步骤，可以从含噪的数据中还原出清晰的图像或视频。
• 假批次一致抽样（Fake Batch Consistent Sampling）采用伪批量一致性的抽样方法，以提升处理的效能。
• 批量一致性的逆向处理(Batch-Consistent Reversal)反转测量帧并对之进行复制，以实现优秀的时间一致性的初始设置，并缩短总的采样周期。
• 多重步骤共轭梯度优化（Multiple-Step Conjugate Gradient, CG）通过在Tweedie降噪批处理的像素（解码）空间内实施多步骤共轭梯度优化方法，来应对视频逆向问题。
• 定时低通过滤(Scheduled Low-Pass Filtering)在对视频进行优化并重新编码至潜在的（即经过编码处理的）空间过程中，确保数据的一致性被保留。
• 同步采集流程通过对每一帧的隐含表示实施平行采样，我们生成了用于Tweedie降噪的仿造批次，并维持了时空数据的一致性。

VISION XL项目的网址

• 官方网站项目页面：vision-xl的GitHub页面
• Git存储库：可在GitHub上访问vision-xl的项目页面，网址为https://github.com/vision-xl/vision-xl.github.io

VISION XL的使用情境

• 影视作品的后制处理于影片及电视节目后制阶段，优化影像清晰度与细腻度，实施除雾化及高解析度增强技术，以满足多样化的显示比例输出要求。
• 经典影片的复原工作针对旧电影的数字修复工作，旨在清除胶片上的刮痕、尘埃及其他老化痕迹，并提高清晰度，使经典影片重获活力。
• 提升监控影像质量在安防监视行业中，提升监视影像的分辨率，有助于捕捉更多细节信息，并增强监管效果。
• 制作视频素材创作者们把标清（SD）格式的视频升级至高清（HD）或者4K画质，以适应当前显示器的技术要求。
• 现场转播体育比赛在体育比赛的现场转播里，该技术用于提升实时视频流的质量，为观众带来更为清晰的观赛感受。