Сотрудники Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта МГУ имени М. В. Ломоносова разработали подход для повышения разрешения и визуального качества потокового видео в реальном времени, рассказали в пресс-службе вуза.
При ограничении скорости интернета платформы сжимают видео, из-за чего изображение может размываться, «ехать» или рассыпаться на пиксели. Уже есть модели ИИ, которые позволяет улучшать разрешение, однако при их обучении и тестировании не учитываются некоторые особенности потока.
Авторы исследования собрали новый набор данных — 5200 видеороликов с открытой лицензией, размещенных в открытом доступе и охватывающих разные темы, жанры и разрешения. На этом наборе исследователи сравнили 11 методов повышения разрешения в реальном времени. Результаты оценивались как по объективным показателям качества, так и на основе субъективного пользовательского опыта.
В итоге разработчики МГУ предложили собственную модель, оптимизированную для работы в реальном времени. Она сохраняет скорость, достаточную для обработки видео в таком режиме, и при этом лучше восстанавливает детали изображения.
«Для обучения модели использовалась специальная функция потерь, которая учитывает точность восстановления, особенности зрительного восприятия и сохранение резких границ на изображении», — отмечают в МГУ.
Когда для дополнительного обучения других моделей использовался тот же набор данных, это также повысило их качество не только на потоковом видео, но и на стандартных проверочных наборах.
Для потокового видео важно не просто увеличить разрешение кадра, а сделать это быстро и одновременно устранить искажения, возникающие при реальном сжатии. В нашей работе мы постарались приблизить обучение и проверку таких моделей к условиям, с которыми сталкивается зритель при просмотре видео через интернет. Это позволяет точнее оценивать существующие методы и создавать решения, которые лучше работают именно с потоковым видео
Полученные результаты могут использоваться при разработке систем улучшения качества видео, передаваемого через интернет, а также при создании более точных методов оценки визуального качества.
Работа представлена на международной конференции по обучению репрезентаций (ICLR) 2026 года, которая прошла в Рио-де-Жанейро (Бразилия).
Ранее Наука Mail рассказывала, что ИИ на позиции менеджера впервые уволил работника.