火山引擎推出Agentic视频画质增强系统：从修复到创作的范式转变

视频画质优化的需求正在发生根本性变化：过去主要应对拍摄损伤、压缩伪影等标准化问题，而如今UGC、直播、AI生成视频（AIGC）带来了纹理失真、结构异常、风格不稳定等更复杂问题。用户不再只要求“清晰”，更要求“有质感”“电影感”，这使得画质优化从还原走向创作。

火山引擎推出的Agentic画质增强系统为此设计。其核心是将传统静态流水线重构为“理解-感知-调度-执行-反馈”闭环。系统包含两大模块：

• Agent（智能体）：基于多模态理解大模型，能分析视频内容、判断画质问题，并将模糊需求拆解为具体执行步骤。同时，它利用自研的Q-Insight（图片质量评估）和VQ-Insight（视频质量评估）大模型，从单纯打分升级为内容分析、退化感知和偏好比较，支持视频的时间建模与多维评价。
• 算子工具集：包括去噪、超分、锐化、去压缩等传统算子，以及关键生成式算子GenVR。GenVR基于Diffusion扩散模型，能补出原始画面中丢失的细节，原生支持图像与视频双模态，并通过跨帧一致性算法保证动态连贯性。它可覆盖UGC、PGC、AIGC等多种内容场景，支持同分辨率增强和任意倍率超分。

系统已通过AI MediaKit工具集和AI SaaS平台开放API调用，支持一键视频增强。在应用上，它能帮助平台提升内容消费体验、降低低质视频的分发影响；帮助创作者降低高质量视频的生产门槛，尤其适用于电商、短剧、广告等注重转化效率的场景。

火山引擎团队指出，该技术尚未完全成熟，面临三大挑战：生成式增强的算力成本与商业ROI的全局博弈，需要Agent精准分配资源；主观审美评估的稳定性和精准度，系统需避免将“更锐”“更亮”简单等同于更好；以及生成式增强必须守住真实边界，防止商品色彩失真或人像身份特征被改变。未来将进一步提升Agent智能性，追求更快、更好、更贴合人心的生成效果。