KEEPはカルマンフィルタリング原理に基づいたビデオ顔超解像度フレームワークです。時間的安定した顔の事前情報を特徴伝搬によって維持することを目指しています。以前の復元フレームの情報を融合することで、現在のフレームの復元プロセスを導き、調整し、ビデオフレームにおける一貫した顔の詳細を効果的に捉えます。

EvTextureは、イベント駆動型視覚誘導の動画超解像度（VSR）技術です。イベント信号の高周波数ディテールを利用して、VSRにおけるテクスチャ領域の復元を向上させます。本技術は、イベント信号を用いたテクスチャ強調を初めて提案し、反復的なテクスチャ強調モジュールを通して高時間解像度のイベント情報を段階的に探査することで、テクスチャ領域の段階的な細部化を実現し、より正確で豊富な高解像度ディテールを得ます。4つのデータセットにおいて、EvTextureは最先端の性能を達成し、特にVid4データセットでは、最新のイベントベースの方法と比較して最大4.67dBのゲイン向上を実現しています。

VideoGigaGANは、大規模画像アップサンプラーGigaGANを基にしたビデオ超解像度（VSR）モデルです。高周波数ディテールと時間的一貫性のあるビデオを生成できます。時間的アテンション層と特徴量伝播モジュールを追加することで、ビデオの時間的一貫性を大幅に向上させ、アンチエイリアシングブロックを使用してジャギーアーティファクトを低減します。VideoGigaGANは、公開データセットにおいて最先端のVSRモデルと比較され、8倍の超解像度ビデオ結果を示しました。

FMA-Netは、動画の超解像度とデノイズのための深層学習モデルです。低解像度でぼやけた動画を高解像度で鮮明な動画に復元することができます。ストリームガイド型動的フィルタリングとマルチアテンションによる反復的特徴改良技術により、動画の大規模な動きを効果的に処理し、動画の超解像度とデノイズを同時に行います。モデル構造がシンプルで効果も顕著なため、動画のエンハンスメントや編集などの分野で幅広く活用できます。

KEEPはカルマンフィルタリング原理に基づいたビデオ顔超解像度フレームワークです。時間的安定した顔の事前情報を特徴伝搬によって維持することを目指しています。以前の復元フレームの情報を融合することで、現在のフレームの復元プロセスを導き、調整し、ビデオフレームにおける一貫した顔の詳細を効果的に捉えます。

EvTextureは、イベント駆動型視覚誘導の動画超解像度（VSR）技術です。イベント信号の高周波数ディテールを利用して、VSRにおけるテクスチャ領域の復元を向上させます。本技術は、イベント信号を用いたテクスチャ強調を初めて提案し、反復的なテクスチャ強調モジュールを通して高時間解像度のイベント情報を段階的に探査することで、テクスチャ領域の段階的な細部化を実現し、より正確で豊富な高解像度ディテールを得ます。4つのデータセットにおいて、EvTextureは最先端の性能を達成し、特にVid4データセットでは、最新のイベントベースの方法と比較して最大4.67dBのゲイン向上を実現しています。

KREA AI - Enhancerは、AI技術を用いて動画と画像の解像度と画質を向上させるオンラインツールです。リアルタイム処理により、視覚コンテンツの改善を支援し、高品質な視覚素材を必要とするプロフェッショナルや愛好家に最適です。AIアルゴリズムによる最適化により、短時間で高品質な出力を提供し、コンテンツ制作者や編集者にとって理想的な選択肢となります。

VideoGigaGANは、大規模画像アップサンプラーGigaGANを基にしたビデオ超解像度（VSR）モデルです。高周波数ディテールと時間的一貫性のあるビデオを生成できます。時間的アテンション層と特徴量伝播モジュールを追加することで、ビデオの時間的一貫性を大幅に向上させ、アンチエイリアシングブロックを使用してジャギーアーティファクトを低減します。VideoGigaGANは、公開データセットにおいて最先端のVSRモデルと比較され、8倍の超解像度ビデオ結果を示しました。

HitPaw Online Video Enhancer 4Kは、AIを活用した動画エンハンサーです。ワンクリックでぼやけを解消し、解像度を向上させます。最高のオンライン動画エンハンサーとして、低解像度動画の画質を1080P/4Kまで向上させることができ、操作も簡単で効果も抜群です。

FMA-Netは、動画の超解像度とデノイズのための深層学習モデルです。低解像度でぼやけた動画を高解像度で鮮明な動画に復元することができます。ストリームガイド型動的フィルタリングとマルチアテンションによる反復的特徴改良技術により、動画の大規模な動きを効果的に処理し、動画の超解像度とデノイズを同時に行います。モデル構造がシンプルで効果も顕著なため、動画のエンハンスメントや編集などの分野で幅広く活用できます。

Upscale-A-Videoは、拡散モデルに基づいたモデルであり、低解像度ビデオとテキストプロンプトを入力として、ビデオの解像度を向上させます。このモデルは、2つの主要なメカニズムによって時間的な一貫性を確保します。局所的には、時間層をU-NetとVAE-Decoderに統合し、短いシーケンスの一貫性を維持します。大局的には、流れを誘導する循環潜在伝播モジュールを導入することにより、シーケンス全体にわたって潜在情報を伝播および融合し、ビデオ全体の安定性を向上させます。拡散パラダイムにより、テキストプロンプトによるテクスチャ生成と調整可能なノイズレベルを可能にすることで、復元と生成のバランスを取り、忠実度と画質のトレードオフを実現します。数多くの実験により、Upscale-A-Videoは、合成および現実世界のベンチマーク、ならびにAI生成ビデオにおいて、既存の方法を凌駕し、印象的な視覚的なリアリズムと時間的一貫性を示すことが実証されています。

NeuralCamは、AIを活用したスマートカメラアプリです。ニューラルネットワークを用いて、カメラで撮影した写真や動画をリアルタイムで画像処理し、低照度撮影、ノイズ除去、美肌効果（テクスチャ維持）などの機能を実現します。無料トライアルを提供しており、プレミアム会員へのアップグレードも可能です。日常の撮影ツールとして、シンプルでスマートな撮影体験を提供することを目指しています。