智能电视面世后，彻底改变我们日常生活中观看电视的习惯。 电视能接驳互联网，便不再是电视台独占的播放媒介，我们从此能自主选择想观看的影视内容。 我们用智能电视在串流平台上看剧集、电影、纪录片，选看Youtube 的视频和本地电视制作的节目。 这样自由观看节目的习惯，增加了我们对视频素质的要求。 现今观众难以接受低分辨率的视频，在高清或4K解像度的电视屏幕上播放。 我们需要找到方法提升旧制式的视频、剧集和电影的画质，使这些珍贵的影视资源仍然能在智能电视上播放。 这正是人工智能视频修复技术大派用场的时候。
运用AI「超分辨率」的力量，将视频质量提升至极致
市面上有林林种种的修复视频解决方案，供用家提升旧视频的分辨率。 例如视频分辨率提升解决方案能将旧视频的像素延伸，使输出视频的分辨率得以提升。 但此方案没有为视频额外新增像素，致使视频内容的细节和清晰度往往在像素延伸的过程中掉失。 同样，色彩校正解决方案，能修复视频的亮度、对比度、色彩平衡，然而色彩校正期间，却难免引发出其他问题，包括影像伪影、变形。 有别于以上一般技术，AI赋能的超分辨率技术不受原始视频的内容和像素规限，更能透过机器学习算法，分析视频内容，继而提升画面素质，将视频修复至超越本来的画质，达到传统方法无法实现的画质效果。 AI能针对各种视频修复的需要，如根据视频不同的场景设定，选用适合的AI模型（model），将视频画质提升至最佳状态。
生成对抗网络（GANs）的技术，正是运用了生成器（generator model）和鉴别器（discriminator model）两种AI模型，来修复低分辨率视频的画质内容。 「生成器模型」先为低分辨率图像或视频新增像素，「鉴别器模型」 则为此评估生成的图像品质，再向生成器提供反馈，进一步改善图像及视频输出。 原始图像及视频经过极至的锐化，使最终制成品的画质变得清晰亮丽，也达至降噪效果，减少不必要的视觉伪影。
此外，AI赋能的超分辨率技术使用卷积神经网络（CNNs）的深度机器学习模型，经由大量高分辨率图像和视频训练而成。 AI能判别出视频内容的模式格局和特征，包括场景辨认和人脸识别。 AI更可以作出精准的预测，选择最合适的颜色和工具，提升视频细节及修正人脸外观。
AIgoVSR 为你保存最珍爱的旧剧集和视频
HKAI推出了AIgoVSR，此产品是AI赋能的视频修复画质的解决方案。 香港本地主要的电视广播公司已采用这项技术来修复他们的库存旧剧集和经典节目。一些已修复完成的视频已经投入广播。 AIgoVSR 的AI技术是经由电视台视频库的档案训练而成，当中包含各式各样的剧集和视频内容。 如此丰富的电视台资料库使AI练成稳健准确的修复技术，故此AIgoVSR最终得以修复出达致广播业标准水平的制成品。 我们希望人人皆可随时享用AI的技术，因此决定推出AIgoVSR 给公众使用。 如果您有任何珍贵的旧视频或片段须作修复，永久保存，AIgoVSR可以助你一臂之力。 欢迎到访AIgoVSR的专页，了解更多产品的功能和信息。 或者今天联络我们，开始使用AIgoVSR。 AIgoVSR 为您珍而重之的旧视频赋予新生命，使你随时在40 吋或以上的高清4K屏幕重温记忆。
