高清不容错过,金山云KIE新增服务端方案让你”一劳永逸”

2018-09-26 15:38:05来源: 热度:
前不久iPhone Xs发布会上,A12凭借超强机器学习能力再次吸睛。虽然芯片上的超强迭代极大提升手机性能,但对于iPhone用户而言,搭载A12能获得更优质的图像是更为深刻的体验。比如 “Smart HDR”能让照片高光和阴影的细节更丰富出色; iPhone Xs的景深摄像头,能针对焦外作出优化,拍完照片后再调整景深,形成精美的人像照片等等。

事实上,以iPhone等代表的智能终端出现,一直在推动视频和图片等图像技术由高清向超高清演进。为满足人们对高品质信息的需求,内容平台企业一直积极探索新技术,但仍面临诸多问题。首先,目前网络上传输的图片尺寸与用户屏幕尺寸不匹配,当低质量图片在高分辨率屏幕下展示时,会引起视觉效果的损失。其次,网络上的图片经过层层压缩,内容平台企业难以从网络上获取到高清高质量的图片。第三,随着业务的发展,而提升图像质量提升势必会引起带宽成本的提升,高额的带宽成本的提升不可忽略。

为此,金山云推出让图片变清晰的“神器”—— KIE(Kingsoft Image &AI Enhancement),它基于AI技术对画质进行重建增强,为用户带来超清的图像视觉体验。除了支持移动端,还新增服务端方案,以支持更多应用场景,让画质更清晰。

服务端图片处理  一种更高清的实现方式

金山云KIE服务端解决方案,是在服务端,利用超分辨率和画质修复等技术,修复图像的噪点、马赛克等损失,并重构图像的局部与细节,大大提升用户的观看体验。与移动端处理方式不同的是,服务端方案以计算能力更高的服务器为载体,并通过分层多模型处理,来实现图片画质的优化和增强。
采用KIE解决方案图片对比
 
从左至右分别是原图、KIE移动端方案、KIE服务端方案

不仅如此,服务端解决方案具备更强的画质增强能力。在网络结构方面,服务端的KIE模型采用了DenseNet和倒残差网络结构,通过特征图的升维(信息冗余)和降维,可以让网络自动寻找起主要作用的特征信息。为了进一步提升服务端模型的效果,该网络中巧妙的堆叠了更多的基础构建块,网络深度达到50层之多,在训练时通过采用学习率自适应衰减技术,可进一步缩短训练时间,提高拟合精度。在训练数据方面,在原数据集的基础上,又对部分场景进行了数据补充,进而达到更好的效果。

可以说,金山云KIE服务端解决方案具备更深层的网络结构,因而在去噪、平滑等方面均能达到更好的效果,可以给用户带来更清晰、干净的视觉体验。经主观评测,目前服务端方案处理的有效率可达95%以上。在人物类、文字类、静物类等具体场景,服务端方案均有较好的优化效果。

更多场景覆盖  让企业“一劳永逸”

一般来说,在移动端的画质增强是将分发至手机上的图片做实时渲染。可由于手机的计算能力有限,且不同终端的计算能力差别较大,移动端方案的应用场景和处理效果受到诸多限制。

为此,相比于要考虑不同终端的性能配置,在服务端进行图片处理则更显”便捷”,它可直接将处理好的高质量图片分发至用户,而不用考虑不同终端的差异化,可以做到一次优化,N处适配,真正做到一劳永逸。目前,KIE服务端解决方案可以覆盖到各类图片场景,可对新闻资讯类插图、浏览器feed流图片、社交平台图片、长/短视频封面、直播封面、老照片、Gif动图等进行优化。
采用KIE解决方案图片细节对比

从左至右分别是原图、KIE移动端方案、KIE服务端方案

值得一提的是,金山云KIE服务端解决方案支持私有化部署和云服务两种方式,前者拥有简单易操作的部署方案,并能以接口的方式供客户在本地服务器上调用,无需做资源迁移。而云服务方案则可以直接在云上对客户图片进行画质增强处理,操作简单,且不需客户维护本地服务器,极大提高效率!

责任编辑:吴昊