数百万の動画フレームで訓練されたAIモデルは、肌の毛穴、布の織り目、髪の毛などの微細なテクスチャを予測・合成する方法を学習 — 従来のスケーリングアルゴリズムが単にぼかしてしまうもの。結果は人工的に強化されたのではなく、自然にシャープなAIアップスケール動画。

フレームごとに適用される画像アップスケーリングとは異なり、動画超解像モデルは複数の隣接フレームを同時に処理し、ちらつきのない時間的に安定した出力を確保。素朴なフレームごとのアプローチで一般的なシマーアーティファクトを排除。

低解像度ソース映像にはしばしば圧縮アーティファクト、センサーノイズ、バンディングが含まれます。AI Video Upscalerは意味のあるディテールとノイズを区別するよう訓練 — アーティファクトを抑制しながら本物のテクスチャを保持し、さらに強化。

最新のAI Video Upscalerパイプラインは、グローバルコントラストと色補正からピクセルレベルのエッジシャープ化まで、複数のスケールでエンハンスメントを適用 — あらゆる視聴距離でバランスの取れた自然な結果を生成。