淺談AI畫質增強技術在大型直播節目中的應用

AI畫質增強技術逐漸成為提升觀眾視覺體驗的重要驅動力[1]。“Z視介”App作為精心打造的文化創新視聽平臺，在跨年晚會直播中積極探索應用新技術，為觀眾帶來精彩絕倫的節目內容。

一、AI畫質增強技術的原理

AI畫質增強技術基于深度學習的卷積神經網絡（CNN），通過多層卷積與池化操作提取圖像特征。CNN模型在浙江衛視跨年晚會網絡直播中，精準捕捉歌手妝造服裝、舞美燈光等細節，為畫質優化提供數據支撐。AI畫質增強技術致力于通過視頻超分辨率破解細節丟失難題，通過深度學習從低清畫面重建缺失像素信息[2]。例如，基于亞像素卷積的智能架構捕捉像素非線性關聯，應對舞臺煙霧與面光疊加導致的藝人五官模糊問題。在降噪與色彩優化方面，采用生成對抗網絡（GAN）架構，生成器生成增強圖像，判別器判斷真實性，二者在對抗博弈中提升畫面質量與還原度[3]。例如，針對晚會現場復雜燈光環境下的噪點和色彩偏差，該算法精準識別去除噪點，還原真實鮮艷色彩，使藝人面部特征清晰，畫面細節得到有效呈現。

二、AI畫質增強技術的實踐應用

（一）前期素材預處理流程

在直播籌備階段，我們重點收集了前4年浙江衛視跨年晚會歷史素材，運用AI模型對原始視頻進行深入分析，并開展模擬直播增強測試。測試過程中，我們針對畫質增強和降噪模塊不斷進行優化升級，以應對直播畫面中高頻出現的舞臺燈光變化、場景切換以及鏡頭移動等。這一過程充分利用了卷積神經網絡深度學習的特性，讓模型充分識別和熟悉類似場景、燈光、膚色、運鏡的直播畫面。在實時信號彩排階段，經過深度學習過后的畫質增強效果明顯提升，有效避免了AI處理過程中可能出現的畫面瑕疵。

（二）直播流實時增強處理

本次跨年晚會的網絡直播中，浙江衛視技術中心總控接收到播出中心傳輸過來的1080P基帶信號，通過運用AI畫質增強算法，對高清信號同步進行降噪與色彩增強，增強了視頻流的整體畫質和流暢性，通過FFMetrics畫質專業對比工具進行對比，結果顯示經過AI畫質增強處理過的視頻質量明顯提升，在網絡帶寬有限的前提下，有效優化了直播的畫面質量。

針對市面上主流品牌手機技術不斷升級的現狀，我們開設了跨年晚會4K直播會場，在AI超分辨率技術和智能插幀技術的加持下，該通道信號由1080P提升到了4K，視頻幀率從25fps提升到了50fps。更高的分辨率和高幀率，使得直播內容能夠以更加細膩逼真的方式展現，確保了整個直播過程中的流暢感。最終，在“Z視介”客戶端，我們成功實現了超高清級別的在線網絡直播。無論是增強后的高清線路還是4K超高清線路，均達到了前所未有的畫質水平。

（三）終端適配與優化策略

此前，在信號畫質增強測試階段，技術團隊發現隨著畫質增強后直播信號制式標準提升，本地播放流暢的測試畫面在安卓與iOS設備上呈現截然不同的狀態，前者出現黑屏、卡頓、聲畫不同步等問題，后者則有規律的觸發播放器重置。日志分析顯示，不同系統、品牌的設備對直播信號的兼容性差異較大。因此，技術團隊在前期開展了大量的終端兼容性測試調試工作，并根據各終端的特性進行了針對性地兼容適配和策略調整。通過用戶的設備型號和網絡狀況，完成策略判斷，動態地為用戶提供最佳的畫質版本。

對支持硬件加速解碼的設備，開放“4K至臻”直播會場，而對依賴軟件解碼的機型，則采用原畫色彩增強的1080P直播信號。網絡環境同樣被納入評估體系，當帶寬波動超過閾值時，系統會優先保障直播流的穩定，降低碼率標準，確保視頻播放的流暢性，避免出現卡頓或緩沖現象。

三、在小屏直播中的應用成效

（一）畫質提升的主觀評價

在以往跨年晚會直播中，大屏播出的清晰度及現場觀眾的觀看體驗都不錯，但受限于網絡帶寬及編碼壓縮效率和畫面處理水平，在網絡直播環節一直有清晰度不理想的反饋。本次跨年晚會播出后，AI畫質增強技術獲得了廣泛好評。例如，在未應用AI畫質增強技術之前，直播圖像中的人臉邊緣模糊，面部陰影部分有明顯的噪點。而經過處理后，人物的五官和皮膚清晰度得到了提升，質感細膩。同時，色調的優化也讓舞臺效果變得更加華麗，給“Z視介”終端用戶帶來了沉浸式的視聽體驗。

（二）平臺數據表現

在跨年晚會直播期間，“Z視介”App迎來數據洪峰。直播當晚“Z視介”的日活量、啟動量、下載量均再創新高，注冊新用戶數量為去年同期的三倍。其中，在25歲以下年輕觀眾群體增長尤為顯著。這表明高質量內容傳播在吸引觀眾關注的同時，也有助于增強用戶黏性。

四、技術應用的挑戰及應對建議

（一）硬件計算資源需求與優化

AI畫質增強的實時處理對GPU、CPU等硬件資源來說是嚴峻的考驗。特別是在跨年晚會直播這類高負載的場景中，硬件超負荷運轉可能引發畫面延遲或系統異常。例如，本次跨年晚會彩排階段，顯卡頻繁觸發性能報警，表現為直播測試畫面偶現卡頓，倒逼技術團隊優化底層算法，精簡計算冗余，同時硬件層面部署了雙GPU集群架構，其并行處理能力達到原來的2.3倍。足量的運行空間可保證直播活動多任務實時處理下的性能效率，將4K畫質增強的響應時延控制在16ms以內，確保直播場景畫面流暢度和實時性。

（二）復雜直播場景下AI算法的適應性改進

在本次跨年晚會直播中，強光照射、鏡頭移動、數字大屏等對AI算法的穩定性構成了挑戰，這些因素在網絡直播中往往容易引起畫面元素丟失及拖影現象。而在體育、文旅、電競等類型直播中，畫面提升過程面臨的復雜場景各有不同。

針對這些問題，我們收集了許多類似的復雜場景樣本，不斷訓練和進行參數調整，經過持續的優化和歷史數據測試，我們的AI畫質增強能力已經能夠根據畫面的復雜程度自適應對算法進行優化調整，保證在面對復雜場景時，穩定輸出高質量的直播畫面。

（三）終端持久性適配與兼容

終端設備兼容性適配始終是視頻平臺運營中的持久性課題。針對終端適配的技術復雜性和更迭特性，“Z視介”平臺技術團隊構建了多維度測試機制。技術團隊對市場主流終端設備實施全覆蓋測試方案，涵蓋國內外主流品牌、不同硬件配置以及多樣化的操作系統迭代版本。在測試過程中構建了設備性能數據庫，系統采集屏幕顯示參數（分辨率/刷新率/色域覆蓋）硬件解碼效能等指標，并針對多種視頻規格（編碼格式／碼率／分辨率）進行播放穩定性評估，重點監測畫面流暢度、色彩還原度以及特殊格式的解析能力。基于詳實的測試數據，平臺建立了終端特征圖譜，精準定位不同設備的適配難點，最終形成差異化適配方案，有效解決了跨平臺內容呈現的技術障礙。

針對部分解碼性能受限的終端設備，平臺采取動態編碼優化方案，在壓縮視頻碼率并簡化編碼結構的同時，運用智能圖像處理算法對畫面細節進行重構增強。通過這種雙重技術調節機制，既有效控制數據流量占用，又同步提升畫面清晰度。技術團隊運用技術手段的適配兼容，把更好看、更好聽的現場帶給用戶，打通了廣電新媒體網絡傳播鏈路上的“最后一公里”。

五、結語

展望未來，隨著AI技術的更新迭代，通過將智能算法與新興技術標準深度融合，將有力推動新媒體領域的創新實踐。隨著用戶使用習慣不斷向小屏端靠攏，如何在小屏端打造更具沉浸感的視聽效果，是接下來新媒體視音頻技術發展繞不開的課題。

參考文獻：

[1」孫萌，李錚，孫博宇，等．淺析AI視頻畫面增強系統的測試與研究[J].現代電視技術，2023（10）：142-144.

[2]寧欣，丁友東．基于視頻插幀技術和視頻超分辨率技術的數字電影畫質增強研究[J].現代電影技術，2022（6）：10-15.

[3]陳萱華，張靜，陶建平，等．圖像超分辨率技術研究[J]．電腦知識與技術，2023，19（18）：15-17.

（作者王胤翔系浙江衛視“中國藍新平臺”助理工程師）

責任編輯：王艷