近日，在計算機(jī)視覺領(lǐng)域最具影響力的國際競賽 CVPR NTIRE 2025中，傳音多媒體團(tuán)隊(duì)與上海交通大學(xué)圖像所MediaLab聯(lián)合團(tuán)隊(duì)分別斬獲高效超分辨率挑戰(zhàn)賽（NTIRE 2025 Efficient Super-Resolution Challenge）第一名，短視頻UGC圖像超分辨率挑戰(zhàn)賽（NTIRE 2025 Short-form UGC Image Super-Resolution Challenge）第二名，展現(xiàn)了傳音在視頻畫質(zhì)領(lǐng)域的深厚積累與領(lǐng)先實(shí)力。

CVPR NTIRE（New Trends in Image Restoration and Enhancement）是計算機(jī)視覺頂會CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)旗下極具影響力的國際學(xué)術(shù)競賽，素有“影像算法奧林匹克”之稱。該賽事聚焦視頻復(fù)原、圖像增強(qiáng)、生成技術(shù)及質(zhì)量評估等底層視覺任務(wù)，旨在推動技術(shù)突破并解決實(shí)際應(yīng)用難題。今年的賽事設(shè)置了多項(xiàng)挑戰(zhàn)賽，吸引了全球頂尖科研與產(chǎn)業(yè)隊(duì)伍參與。

傳音深耕非洲、南亞等新興市場多年，始終圍繞用戶需求進(jìn)行本地化創(chuàng)新。近年來數(shù)字媒體飛速發(fā)展，傳音洞察到用戶對智能手機(jī)圖像和視頻素質(zhì)提出了更高的要求。據(jù)Dataspark的數(shù)據(jù)顯示，2024年非洲用戶月均在社交、視頻類App上花費(fèi)約52小時，然而非洲用戶觀看視頻在線播放網(wǎng)速平均不到10M/S，觀看體驗(yàn)較差。面對非洲等目標(biāo)市場存在的網(wǎng)速慢、流量貴等現(xiàn)實(shí)問題，傳音持續(xù)投入資源，與上海交通大學(xué)圖像所MediaLab深入合作，研發(fā)輕量化、低功耗、高性能的畫質(zhì)增強(qiáng)技術(shù)，讓更多用戶在有限條件下也能享受高清視覺體驗(yàn)。

▍技術(shù)成果一

高效圖像超分辨率中的蒸餾監(jiān)督下的卷積低秩適應(yīng)

在高效超分辨率挑戰(zhàn)賽中，傳音多媒體團(tuán)隊(duì)和上海交通大學(xué)圖像所MediaLab提交的論文“高效圖像超分辨率中的蒸餾監(jiān)督下的卷積低秩適應(yīng)(Distillation-Supervised Convolutional Low-Rank Adaptation for Efficient Image Super-Resolution)”提出DSCLoRA技術(shù)，其借鑒大語言模型中的低秩適應(yīng)并結(jié)合知識蒸餾策略，在不增加計算成本的前提下顯著提升了高效超分辨率模型的性能。

多個基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明DSCLoRA在模型復(fù)雜度和性能表現(xiàn)之間實(shí)現(xiàn)了出色的均衡。在不增加模型體積和計算開銷的前提下，DSCLoRA能夠大幅提升圖像超分辨率效果，提升弱網(wǎng)環(huán)境下視頻通話與流媒體播放清晰度，同時具備推理速度快、功耗低等優(yōu)點(diǎn)。通過將該算法集成至手機(jī)影像引擎，用戶在在線視頻播放、視頻通話、圖像放大、數(shù)碼變焦拍攝等場景中，均可體驗(yàn)更高分辨率、更銳利自然的畫面。

模型架構(gòu)總覽

▍技術(shù)成果二

用于短視頻UGC圖像超分辨率的增強(qiáng)語義提取與引導(dǎo)

在短視頻UGC圖像超分辨率挑戰(zhàn)賽中，傳音多媒體團(tuán)隊(duì)和上海交通大學(xué)圖像所MediaLab提交的論文“用于UGC圖像超分辨率的增強(qiáng)語義提取與引導(dǎo)（Enhanced Semantic Extraction and Guidance for UGC Image Super Resolution）”，提出一種基于 Diffusion 的新型模型以處理短視頻平臺 UGC 場景下低分辨率退化圖片，有助于實(shí)現(xiàn)更穩(wěn)健、感知可信和實(shí)際適用的圖像修復(fù)。

該模型通過制作特定數(shù)據(jù)集，消除現(xiàn)實(shí) UGC 場景下圖片退化類型和合成退化之間存在的差異。其次，通過引入語義提取模塊，利用 SAM2 預(yù)訓(xùn)練模型提取高層次的上下文信息，協(xié)助模型進(jìn)行圖像重建任務(wù)。最后，針對不同的數(shù)據(jù)集進(jìn)行參數(shù)微調(diào)，使模型在不同數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)達(dá)到最優(yōu)。

該項(xiàng)技術(shù)突破，將有效處理模糊、壓縮、結(jié)構(gòu)變形等常見失真問題，生成更自然、真實(shí)、語義一致的修復(fù)圖像，極大提升用戶在短視頻截圖、社交圖片增強(qiáng)等場景中的視覺體驗(yàn)。

模型架構(gòu)總覽

此次聯(lián)合高校團(tuán)隊(duì)參加國際頂級競賽體現(xiàn)傳音對核心技術(shù)創(chuàng)新的重視與投入，也為后續(xù)畫質(zhì)增強(qiáng)功能的產(chǎn)品化奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。未來，傳音將加速將畫質(zhì)增強(qiáng)技術(shù)部署到旗下手機(jī)產(chǎn)品中，構(gòu)建起一套適應(yīng)新興市場特色、兼顧性能與體驗(yàn)的視頻增強(qiáng)解決方案，為更多新興市場用戶帶來更為高清、流暢的視覺體驗(yàn)。