在这里谈谈B站以前旧的画质生产链路，在过往长期的业务需求里我们积累了大量的画质原子能力，形成了画质矩阵，但实际上应用模式并没有实时更新到原子能力的增长上 。
举一个简单的例子：以前想要对视频做超分大概要按照这样一个流程，如果上传了一部动漫 ， 在其转码完成后，运营首先要浏览视频内容并判断它适合进行什么样的画质增强处理，如果认为适合做超分，那就将它送到对应的超分服务里去 。
这个流程存在的问题就是所有内容都是预先定义好的，如果一个视频需要同时进行多种画质增强处理（如先去噪、再增强、再超分）但目前没有对应服务，那便必须先上线相应的服务才能支持该视频所需的处理流程 。这导致旧链路的时效性很差 ， 在业务规模较小的时候尚可，一旦处理需求增长，它势必将受到运营人员的经验主义制约，并且无法实时去响应业务需求 。
新链路与旧链路最大的区别在于两点：一个是QoE的接入，我们把QoE接入到画质决策体系中，形成了一个以QoE为主，人工运营策略为辅的决策模式 。QoE将会提取视频的约40多个特征 ， 包括视频的信息密度、噪声强度，动态分析结果，一些业务上的指标（如上传的视频是否会成为一个高热度视频），另外还涉及一个内部的无参画质评价 。
总之QoE策略加上运营策略最后得到的特征向量 ， 将被送至一个决策器来决策当前投稿究竟适合什么样的画质处理，如果信息密度不够则需要做超分，如果时域性不够强并且有提升空间的话则可以做超?。绻型昝赖幕市薷?nbsp;， 则可能需要进行超分加超帧 ， 甚至还需要进行修复，后续的处理流程可能是非常多样并复杂的 。基于此 ， 为了满足视频复杂的画质处理需要，我们要完成可用于自定义画质处理链路的工程支持 。
最终我们对画质矩阵重新设计了一套底层的AI处理框架，这也是新旧链路的第二个主要区别 。它的思想是把所有的画质原子能力尽量节点化，然后我们将处理流程搭成计算图，以计算图的形式来支持任意的画质处理流程，可以说它在使用上就像搭积木一样 。
在这个处理流程上线之后生产力得到了极大的增强 。我举一个简单的例子：去年大家都知道，在全网范围内发生了一个非常重大的宣发事件，就是周杰伦新专辑《最伟大的作品》的发布，B站也全程跟进了这张新专辑所有曲目的宣发工作 。这次工作可以说是最具代表性的一个CASE，主要有两点：
第一是1080P的问题 ， 可能大家不是很清楚，类似杰威尔这样的头部音画文化传媒公司其实还是在生产1080P清晰度的视频，并没有更新4K、60FPS这样的新技术 。但实际上4k对于用户来说又是一个非常刚需的需求，我们当时就反映了这一问题并询问能否提供4K介质，实际当然是没有生产的 。
而用户有需求怎么办？
我们提出了建议方案：即借助AI对原视频进行4K高清化 。他们听后表示非常高兴，并且很乐意我们对他们的介质进行AI增强 。同时还提出，如果用户希望得到最好的音画体验，要做干脆就将画质拉满 。所以除了超分外，本CASE还一并进行了60fps增强，大家上B站是可以看到的 。
第二点就是时效性 。如去年7月6日 ， 新专辑第一张单曲最伟大的作品发布时，杰威尔公司要求歌曲在当天中午十二点准时全网上线，但只提前两到三小时提供歌曲原始介质 。如果以旧链路对介质进行4K化处理，至正式上线可能需要三到四小时 。使用新的生产链路 ， 整个流程可以缩短到约一小时 。使用新链路可以更好地响应业务的实时性，B站也是去年全网唯一在第一时间支持4K模式的宣发平台 。
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