包装标签的字比的是文字与边缘
吧台上的酒瓶标签，字口最窄的位置。这一处能不能认出字，基本代表了整条链路对高频的处理。
不比参数表 · 不调色不裁切 · 逐帧可停
超分宝视频增强VS通用视频增强
超分宝视频增强VS通用视频增强
智能精修，兼顾画质与成本优势
同一段 480P 原片、同一帧，原片与四路增强并排，比的是纹理与边缘还剩多少
通用增强负责放大，超分宝补的是 AI 生成时丢掉的结构；计费只按实际处理时长
480P 720P 1080P 进 · 1080P 出 · 0.3 元/秒 · 闲时更优惠
4 组素材
真人短剧实拍，全部自有
5 版同帧
原片 + 超分宝 + 三家云厂商，同一处
差在结构
通用增强只放大，差异在 AI 丢掉的那层
0.3 元/秒
1080P 增强，按实际处理时长计费
拖动分割线，自己看差在哪
对照组为三家主流云厂商提供的通用视频增强服务。
输入为 480P 原片，参数按各家默认设置提交。
经不同增强链路，1080P 的画面还剩多少真实细节
远处的一张脸比的是人脸与五官
全身远景里的人脸只占很小一块像素。放大后五官还成不成形，是通用增强最先失手的地方。
近景人脸比的是肤质与油光
近距离的皮肤纹理与高光。修得过头会变成塑料，修得不够又是糊。
逆光下的脸比的是光影与层次
窗光从背后压过来，暗部与高光同时在场。看暗部有没有起块、亮部有没有蜡化。
对比条为同一时间点的静帧裁切，未做二次调色或修图。结论仅针对本次提交的素材与默认参数，不代表各家在其他素材上的表现。
对比通用云厂商，为什么选超分宝增强
云厂商的视频增强是通用媒体处理服务里的一项能力，
它们覆盖各类视频的放大与画质处理。
我们则专注 AI 影视画质，从训练数据到模型架构都围绕 AI 短剧的成片问题设计。
既要精品画质、又要控制量产成本的团队，
「低清生成 + 增强」是当下兼顾的一条路
专为 AI 影视训练
基于百万量级实拍影视与 AI 影视数据集自研，专项处理细节崩坏、质感油腻、帧间抖动、高频闪烁等 AIGC 典型问题。
整体成本更低
低清生成 + 增强：单次比直出 1080P 省约 74%，反复抽卡省约 79%。省下的是生成环节的高清费用，弃用的镜头不付这份钱。
已被热播剧验证
多部红果热播漫剧已用这套链路出成片，画质与工期同时达标；具体剧目见 首页剧集墙。