这里和大家分享视频修复增强算法的一个新亮点，即多种融合增强（All in One）。以低分辨率视频生成高分辨率HDR视频典型应用为例，分享为什么做融合增强的原因。传统做法第一步是先超分辨率SR生成4K，再用SDR转HDR算法变成HDR，正常情况下是两个算子串起来做。但这么做的问题是任何一个图像处理算法做完后，无论如何利用深度学习使新图质量更好，但原始信息会丢失是不可避免的。如果丢失了一些原始信息，在串联第二个算子过程中会缺少很多信息。比如第一步在做超分辨率时不可避免有细节丢失，第二步做HDR，即使SDR转HDR算法再优异也不可能还原。所以这就是融合的意义，融合会比两个封闭的串行算法要好。

分享下结果，与业界SOTA（JSInet）相比，快手融合增强方法PSNR提升了0.64dB左右，参数减少约70%，速度快约3倍，是做的比较快且好的网络。

上图是效果截图，以前的SOTA结果存在有显著bad case，而我们超分辨率后bad case没有了，而且颜色和纹理都变得很清晰，体现出4K HDR该有的效果。

典型案例：去噪 超分 色彩（All in One）

上图是一个真实案例，这是一个老港片。我们用融合算法对影片进行处理，原片中有很强的噪声，在处理后噪声少了很多，面部和背景都变得更加清晰，色彩也有所提升。