在音视频应用领域，我们积累了大量的用户上报数据，包括音视频质量数据、用户行为数据等。这些数据不仅仅是数字，更是连接我们与用户之间的纽带。通过深入分析这些数据，我们可以洞察用户的需求、体验和行为，为我们提供宝贵的洞见。
通过分析音视频质量数据，我们能够了解用户在使用过程中遇到的问题，如画面模糊、声音延迟等。这种数据可以揭示网络稳定性、服务器负载和设备性能等问题，帮助我们精准定位并解决各类技术难题，提升音视频传输的稳定性和清晰度。
其次，用户行为数据告诉我们用户在应用中的习惯、兴趣和偏好。通过深入了解用户行为，我们可以为用户个性化定制推荐内容，提供更符合用户口味的视频推荐，增加用户粘性和满意度。
在本专题中，我们将聆听云音乐视频图像技术、HDR Vivid是如何提升内容品质、丰富用户体验的；并学习视觉质量评价模型及水下图像的画质增强。通过数据驱动，我们能针对性地进行优化，以提供更贴近用户需求的完美体验。
01
云音乐视频图像技术应用
蔡苗苗
网易云音乐 计算机视觉算法专家
随着互联网的飞速发展和智能设备的广泛普及，视频及图像内容的需求和消费呈现出爆炸式的增长趋势。这种现象在云音乐领域表现得尤为突出，基于庞大的用户群体和流量基础，云音乐不断衍生出多元化的视频图像技术需求。这些技术不仅在满足日益更新的内容创意方面发挥着关键作用，还为日新月异的社交互动玩法提供了强大的支持。同时，对于庞大的后台数据的高效处理，这些技术同样扮演着举足轻重的角色。
本次分享将深入探讨云音乐中都运用了哪些视频图像技术，这些技术如何在云音乐的各项业务中发挥至关重要的作用。我们将详细介绍这些技术在提升用户体验、增强音乐可视化效果、优化社交互动以及高效处理数据等方面的具体应用。
02
以一当十-高效通用视觉质量评价模型建设
吴庆波
电子科技大学 副教授
随着图像视频业务形态和产品功能的快速发展，视觉质量评价任务的需求不断更迭。传统的专家系统式评估模型，适用范围小，存储成本高，重复建设开销大，与图像视频应用产品轻量化、快迭代的发展需求形成了巨大矛盾。
本次分享从模型结构与数据标注两个方面展开，探讨高效通用视觉质量评价模型建设的解决方案。第一部分介绍动态可伸缩网络结构，以及如何利用连续的遗忘与学习机制实现评价模型的以一当十，即同一模型服务不同任务的质量评价需求。第二部分介绍数据标注的主观偏置推断，以及如何利用交替优化策略实现数据标注的以一当十，即同一图像仅需一人标注便可训练可靠的质量评价模型。通过上述两部分方案的分享与介绍，我们希望能够为低成本、高效率图像视频应用业务的开发提供借鉴与启发。
03
HDR Vivid在腾讯视频臻彩视听中的应用实践
丰志平
腾讯视频 播放技术中心 高级开发工程师
当下视频平台都把高品质内容视为提高用户高品质体验和用户会员数的一个重要抓手，随着HDR技术的发展，在高品质内容领域中，HDR技术得到了广泛的应用。在众多的HDR技术中，HDR Vivid作为国产自主建设的标准，已得到芯片、终端设备、内容生产制作、平台、编解码系统等端到端的支持。腾讯视频做为UWA联盟常务理事单位和内容平台，参与到了HDR Vivid标准的建设，推进和应用当中。
本次分享将分为三个部分，第一部分介绍当下众多的HDR技术标准，以及HDRVivid标准和其他标准的区别，当下HDRVivid生态状况。第二部分介绍腾讯视频在高品质内容中的布局，以及为什么选择HDRVivid作为高品质内容的重要组成部分。第三部分介绍腾讯视频在HDRVivid内容制作和终端消费，以及终端认证等方面的具体实践。
04
水下图像质量评价与画质增强研究
赵铁松
福州大学 教授、博士生导师
海洋占据地球面积的70%以上。而当前人类对于海洋的探测尚且存在众多难题。如光学成像存在模糊、色彩失真等众多问题，而画面的清晰度也对下游的计算机视觉任务产生决定性的影响。如何有效对水下图像画质增强，及对图像增强后的画质进行评测，仍存在较大挑战。
本次分享主要包括我们近年在水下图像质量评测及画质增强的若干研究工作。第一部分主要介绍水下图像质量评测的研究工作，包含其在水下光学成像及声呐成像中的实现；第二部分主要介绍水下光学图像增强、修复的研究工作，特别是如何有效结合AI技术，提升相关任务的系统性能；第三部分主要介绍水下光学图像处理系统的算法集成，包括上述质量评价、增强与编解码算法。通过以上三部分，系统性介绍当前图像质量评价及增强算法在水下成像系统中的应用。
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