算是标题党吧，但确实我现在手头这部剧有一些镜头牵涉到AI特效，特效出来都是720太糊（哪怕走工作流的云端超分模型都是垃圾假4k），抱着尝试的心态看看发现星光支持mac了，工作室全mac流程真的很蛋疼。
拆分任务一颗颗镜头分给不同的机器跑。好在我们有服务器分配。m2max的studio把其他全关了，gpu跑到97%，跑x2大约20分钟干1秒出来。四台机器大概就是5分钟出一秒。
但我们剧是6k后期流程--4k交付，所以x2得跑两遍：实测x4跑一次不达标，topaz貌似限制分辨率最多只能超分到4k，而x4跑两次和x2跑两次，测下来基本在清晰度层级上没有差距。所以后面批量超分选择了x2模式。（各位可以抛弃x4了，x4一次是远比不过x2两次的）
但是，有意思的点来了。
正因为没有清晰度差距，那么两次x4这种饱和超分有没有意义呢？实际情况是，星光的确引入了相当精准的猜测模型和内部超高分辨率生成式ai的超采样。因为x2两次和x4两次，我们发现显著差异如下：
1，远景，焦外，以及处于动态模糊下的物体，锯齿的细节柔化，和高光的精细化提亮。这点在4k分辨率下，两者没太大差异，毕竟不是视觉主体，甚至有时还会抢戏。
2，会对不确定的焦内物体增加细节。这个很多人都注意到了。但可能没人发现超到x4两次的时候，并不会使得画面变得更脏，而是在不注意的地方继续猜。有时候甚至更光滑，并添加了反光，某种程度其实都改了材质了。
3，真人化倾向！！这个始料未及，比如一个二次元角色，星光不会把她变成真人。但如果很糊，她会变得立体化动漫，也就是3d感。而如果她只有背面。那甚至会出现，x2两次的手绘有勾边的头发，而x4两次变成真人化的发束和发丝了。
以上，只发生在极细节的层面。如果是静态图大概200%看27寸显示器才能注意到，而动态视频放大300%都难以注意。
所以星光不是特别适合动漫超分，可能单搞一轮还行，但是对于清晰度很低的视频，一些干扰图样会影响其对面部纹理的判别。估计其降噪机制主要针对胶片和cmos噪点，对压缩流的画质劣化缺少针对，会认为那就是细节需要继续猜继续画。
然后说下我们有将拍摄的6k素材放大到500%使用的状况（比较极端，用于数字合成）。这次也尝试了星光超分，效果惊人的好。所以topaz真的很善于处理原始素材的降噪和超分处理，可能这才是他的主要业务。
还有一点，对于720p以下的视频，如果需要补帧做在前面。越是糊的视频，先补后超，而越是清晰的视频，先超后补。（影视领域反而很少补帧，这次是遇到ai复制帧严重才做的）