게임 비디오 맞춤형으로 이미지 퀄리티를 복구하고 보강합니다. 딥러닝 기술로 게임 영상이 심하게 압축되어 이미지가 왜곡된 문제를 복구합니다. 컬러 보강, 초해상도, 바운더리 샤프닝 등 기술을 통해 게임 비디오의 주관적 퀄리티를 업그레이드하고 사용자의 관람 체험을 최적화합니다.
자동으로 영상속 이미지가 왜곡된 상황을 분석하고 대응하는 왜곡 제거 모델을 호출합니다. 솔루션 콘텐츠별로 보다 적합한 영상 퀄리티 보강 방식을 적용합니다.
영상 퀄리티에 대한 인간의 시각적 특성을 컨버전스하여 판단하며, 과도한 보강으로 영상 퀄리티가 저하되는 경우를 피합니다.
GPU 방안과 CPU 방안을 제공합니다. 프로세서 속도와 저비용 간 밸런스를 맞추며 유저는 니즈별로 요금을 지불합니다.
딥러닝 기술을 활용하여 영상 압축으로 기인한 블로킹 아티팩트(Blocking Artifact), 링잉 효과(Ringing effect) 등 이미지 왜곡 문제를 복구합니다.
영상 콘텐츠에 따라 스스로 이미지의 색 포화도와 밝기의 동적 범위에 적응하므로 화면의 매리트가 증가됩니다.
비디오 바운더리와 텍스쳐스를 샤프닝합니다. 딥러닝에 기반한 초해상도 알고리즘을 적용하여 비디오의 해상도와 선명도를 업그레이드하며, 보다 많은 디테일을 어필합니다.
게임류 비디오 리퀘스트 웹 사이트에 적용합니다. 게임 장르의 영상 퀄리티 맞춤형으로 복구하고 보강하며, 사용자는 보다 쾌적하게 영상을 관람할 수 있습니다.
압축류 소음은 비디오 분석 정확성에 큰 영향을 미칩니다. 비디오 퀄리티를 복구하여 게임 비디오 분석류 애플리케이션(예를 들면 분류, 태그 등)의 정확률을 향상할 수 있습니다.
스토리지 공간과 전송 대역폭을 줄이기 위해 비디오는 일반적으로드 클라우드에서 트랜스코딩해야 합니다. 영상 보강은 영상 트랜스코딩의 부호율을 줄이고 출력하는 영상의 주관적 효과를 최적화합니다.
가격 명세서는 영업팀에 문의하시기 바랍니다.