在实时通信领域，传统音视频处理算法面临瓶颈。随着轻量级神经网络的发展，将AI模型嵌入WebRTC客户端的媒体管道成为趋势。文章探讨了如何利用ONNX Runtime实现实时语音降噪和视频超分辨率，强调C++的高效性和ONNX的跨平台优势，并提供了性能优化建议，如使用libyuv和GPU零拷贝技术，以提升实时音视频体验。

本文介绍了DGAF-VSR，一种基于扩散模型的视频超分辨率方法。该方法通过光流引导变形模块和特征级时序条件模块，显著提升了视频的感知质量、重建保真度和时序一致性。实验结果表明，DGAF-VSR在多个数据集上表现优异，为短视频和直播等应用提供了重要突破。

本文提出了一种改进的对抗扩散压缩方法（AdcVSR），用于真实世界视频超分辨率。该方法通过剪枝和轻量级一维卷积，显著降低模型参数和推理时间，同时保持视频质量。实验结果表明，AdcVSR在减少95%参数的同时，实现约8倍的速度提升，优化了细节生成与时域一致性。

maltrail 是一种恶意流量检测系统，利用黑名单和网络痕迹识别恶意活动。agent-lightning 是一个优化 AI 代理的工具框架，支持多种代理。Vary-toy 结合语言模型与视觉词汇，提供强大的 OCR 功能。demo-ai-app 展示 AI 电影应用，支持自然语言搜索。FMA-Net 实现视频超分辨率和去模糊。

火山引擎多媒体实验室在2024年ECCV的AIM Workshop视频超分辨率质量评估赛道中获胜。团队开发了基于大模型的画质评估算法，采用Rich Quality-Aware Feature架构和Swin Transformer-B，提升了模型的泛化能力，并解决了传统算法的失真问题。

本文介绍了使用深度学习和生成式AI模型实现视频超分辨率的方法。作者提出了一种端到端解决方案，结合使用Real-ESRGAN和SwinIR模型以及AWS服务来编排工作流程。他们使用AWS ParallelCluster构建计算基础架构，使用Amazon FSx for Lustre作为共享文件系统，并使用Amazon SageMaker推理工具包构建自定义docker容器。最后，他们展示了一个用户界面，允许用户上传视频并触发自动化的视频超分辨率过程。

Adobe开发了名为VideoGigaGAN的生成式AI模型，能够将模糊视频的分辨率提升至原来的八倍，且不会出现闪烁或视觉失真。这项技术优于其他视频超分辨率方法，提供更细致的画面细节。目前该技术仍处于研究预览阶段，Adobe尚未确认是否会将其应用于消费者软件中。