一、画质算法基础与GAN时代瓶颈

核心任务：画质算法涵盖图像/视频超分、去雾、去噪、夜景增强等修复任务，目标是恢复低质内容的视觉质量，字节智能创作团队支撑抖音、剪映等多业务线，年调用达百亿次，贡献XX亿元商业化收入。

GAN时代局限：前AIGC时代依赖对抗损失提升泛化能力，但存在Model Collapse（模型坍缩）问题，无法规模化扩大模型与数据集，难以拟合复杂真实纹理，效果与效率受限。

二、AIGC技术带来的机遇与突破

Diffusion模型的优势：Diffusion技术赋予大模型强大的图像生成与理解能力，可通过注入低质图像作为控制条件，平衡语义一致性与细节生成能力，大幅提升画质上限，解决传统GAN的纹理拟合难题。

学术成果突破

视频去模糊（AAAI 22）：提出多尺度双向传播的深度循环神经网络，设计运动估计与补偿模块，解决模糊帧对齐精度问题，构建真实模糊数据集（用机械臂+相机采集长短曝光对比帧）。

图像超分（ICCV 25，PatchScaler）：针对扩散模型推理耗时问题，提出局部自适应推理方案，通过GRM网络预测修复难度，PGS分类图像块并适配采样参数，结合Texture Prompt优化纹理重建，在保证画质（MUSIQ指标提升）的同时，推理效率显著优于StableSR等模型。

视频超分（Arxiv 25）：提出含长短时传播与分叉推理加速的循环视频扩散模型，解决时序不一致问题，复用中间扩散结果，分阶段生成语义、细节、高频信息，提升视频超分的一致性与效率。

三、AIGC画质算法的落地应用

图像超清能力矩阵：构建多类型AIGC超分方案，覆盖不同场景需求

标准版AIGC超分：通过智能质量感知调节模型，优化分辨率与参数，解决开源模型过生成问题，落地醒图“AI超清”功能。

轻量版AIGC超分：基于单步推理技术，4K输出耗时（2.6s）与GAN超分（2.1s）持平，效果在高清、日常、低清组均优于GAN（GSB倍率＞1.1），实现全场景画质升级。

生成型AIGC超分：以Seedream3.0为基模，训练生成式超分插件，设计超高分辨率T2I推理系统，在画质质量（3.94）、一致性（3.69）、创意感（3.59）上全面超越竞品，可用率70.06%、满意率4.54%，落地即梦APP“智能超清”。

视频超分应用：以Seedance为基模，设计单步扩散的轻量级AIGC视频超分，在11个综合场景（营销、影视等）中，清晰度、一致性、视觉美感均优于线上GAN与头部竞品Topaz。

四、AIGC画质算法的挑战与未来

现存挑战：扩散模型存在过生成现象；推理成本高（如StableSR推理耗时15.16s，远高于GAN的0.08-0.31s）；视频超分需解决时序一致性问题。

未来规划：推动画质算法“全面感知化”，研发All-in-one大模型以应对未知退化类型；引入画质RLHF（强化学习人类反馈），进一步对齐用户主观偏好；优化超高分辨率推理效率，拓展更多创意生成场景。