.png)
AI画质评价
AI画质评价是由WZ-VQA融合CNN与Transformer深度推理模型，结合自适应特征建模与多模态感知所研发的一款全自动AI画质评价产品，能够覆盖图片、长短视频及AIGC内容，精准捕捉细微质量差异，接近人眼瞬时感知，为采集、生成、分发及增强等全链路提供权威、智能的质量评价标准。
无限接近人眼视觉评分
AIGC判断
AI检测
识别视频或图片是否由AI生成
AI浓度： 99%
图文不一致性
检测画面内容与文本描述是否匹配
一致性： 15%
产品架构
产品亮点
自建数据集
依托多年积累的多场景专业级视频质量数据集，覆盖丰富多样的真实与模拟场景，为 VQA 模型训练与优化提供坚实可靠的数据基础。
准确率高
融合视频底层特征、运动特征、美学特征与语义特征构建全面特征集合，在微帧自建数据集上实现 PLCC 0.9328、SRCC 0.9368 的行业领先水平。
功能覆盖全面
围绕四大核心场景提供 20+ 专业功能模块，覆盖可用性、画质、美学、AI 检测等全链路视频质量评估需求。
推理速度快
支持直播等实时场景的全链路画质监控与即时反馈，在保障准确性的同时显著降低计算资源消耗，提高推理效率。
灵活定制化
可根据业务需求进行总分权重策略调整与子项指标定制，满足低质检测、特定场景优化等多样化定制需求。
接入灵活便捷
提供私有化部署与云服务 API 等多维度接入方式，适配不同应用架构，支持快速上线与平滑集成。
自建数据集
依托多年积累的多场景专业级视频质量数据集，覆盖丰富多样的真实与模拟场景，为 VQA 模型训练与优化提供坚实可靠的数据基础。
准确率高
融合视频底层特征、运动特征、美学特征与语义特征构建全面特征集合，在微帧自建数据集上实现 PLCC 0.9328、SRCC 0.9368 的行业领先水平。
功能覆盖全面
围绕四大核心场景提供 20+ 专业功能模块，覆盖可用性、画质、美学、AI 检测等全链路视频质量评估需求。
推理速度快
支持直播等实时场景的全链路画质监控与即时反馈，在保障准确性的同时显著降低计算资源消耗，提高推理效率。
灵活定制化
可根据业务需求进行总分权重策略调整与子项指标定制，满足低质检测、特定场景优化等多样化定制需求。
接入灵活便捷
提供私有化部署与云服务 API 等多维度接入方式，适配不同应用架构，支持快速上线与平滑集成。
应用场景
在编码前中后以及增强流程提供精准的质量评估，帮助优化编码参数、筛选适合增强的视频、验证增强后的效果，并量化画质提升幅度，从而实现质量与成本的平衡。
平台每天接收数百万UGC上传，内容质量参差不齐，人工审核压力巨大。使用VQA进行自动化分级处理，过滤无效视频，提高平台整体内容质量标准。
提前筛除低质素材，提升大模型训练集质量，提供内容发布前的自动质检能力，从美学、逻辑一致性等角度对生成内容进行打分，支持过滤、推荐或用户反馈机制。
通过引入VQA评分作为排序特征，优先推荐画质高、构图美的内容，提高用户点击率、观看时长和平台留存。实现有效地对低质视频打压，同时优先推荐高质量视频。
应用场景
全球公司的共同选择
支付宝多垂类短视频在不同来源与类型间存在画质差异，影响用户体验与品牌形象，亟需建立统一的质量标准并持续优化。利用微帧AI画质评价系统，通过对视频进行精细化分类与增强、效果评估与标准建立、持续监控与预警、优化推荐排序。最终达到高质量视频占比提升，画质差异显著缩小；用户停留时长、播放完成率、互动率等指标正向增长。
SnapChat 是全球领先的图片与视频社交平台，月活跃用户超过 9.32 亿。平台在全球范围内需处理海量用户生成的视频内容，不同来源与质量差异显著，存在块效应、闪烁、细节丢失等问题，影响最终编码与用户观看体验。通过微帧AI画质评价系统，对视频进行源质量甄别、画质问题检测、自适应增强等，最终显著减少块效应与闪烁等质量问题，同时节省了运维与算力成本，用户观看体验与平台满意度大幅提升。
