最近，在计算机愿景领域最有影响力的国际竞争中，CVPR NTIRE 2025，Transsion Multimedia团队和上海Jiotong University图像学院超级分辨率挑战赛的内侧团队），显示了Transsion的深刻积累和视频质量领先优势。 CVPR NTIRE（新的图像恢复趋势和增强）是CVPR（计算机识别会议和模式识别）的有影响力的国际学术竞争，被称为“ Image Algorithm Olympics”。该活动的重点是诸如视频恢复，图像增强，发电技术和质量考试之类的基本视觉活动，旨在促进技术成功并解决实际应用问题。今年的活动带来了许多挑战，这些挑战吸引了参与世界和工业团队领先的科学研究。转变已经深入参与了新兴市场S非洲和南亚多年来，始终围绕用户需求进行本地化变化。近年来，数字媒体已经迅速发展，Transsion发现用户对智能手机图像和视频的质量提出了更高的要求。根据Dataspark数据，非洲用户每月在2024年在社交和视频应用程序上花费了近52个小时。但是，观看视频的非洲用户的平均在线视图少于1000万/s，并且很难观看体验。面对慢速网络的实用问题和非洲等目标市场的昂贵流量，转移在资源中进行了投资，并在上海北海大学的图像学会中深入合作，以产生轻量级，低实力和高性能表现图像质量质量增强技术，以使更多的用户在视觉上有限的较高的情况下，可以满足有限的高度定义。从技术上实现1：低排名低排名的Low-ranking High-effect Super-Resolution Super-resolution Challenges, the role of "distillation-supervised convolutional low-ranking adaptation for the great super-resolution" submitted by transsion multimedia team and the role super-resolution " "Distillation-supervised convolutional low-rank adaptation for effective super-Ay image" The Shanghai Jiaotong University Institute of Images, has suggested DSlora's technology.将其绘制在低范围内对大语言模型的适应性，并结合了知识的dicker技术，可以在许多基准数据集中显着提高伟大的超级分辨率模型的性能。网络环境较弱，也有快速理解速度和电力少的好处。通过将此算法纳入手机的手机映像中，用户可能会遇到更高的分辨率，锐化和更自然的视频播放，视频通话，图像加强，数字拍摄和其他场景的自然laarscloud。总体模型技术结果的总体大纲2：改进的语义获取和指南，用于UGC图像超级分辨率在简短视频UGC图像超级分辨率挑战中，“改进的语义提取和UGC图像超级分辨率的指导”由Transsion Multimedia Team和Shanghai Jiaotong University of Transion of Transion of Transion of Transion of Transion of Transion of Impar of Imir of Off COMILL的流程“ Seniply of Off COMILL”的流程“拟议的流程”低分辨率图像的过程令人失望，这有助于实现更稳定，值得注意的，值得信赖和实用的图像的过程一对。该模型通过创建特定的数据集来消除图像损害的图像损伤和合成损害之间的差异。其次，通过引入语义采集模块，SAM2预训练的模型用于提取高级上下文信息，并帮助模型中的模型在图像构建任务中。最后，针对不同的数据集进行了微调参数，以使模型在不同的数据集中有效。技术成功可以有效地解决常见的失真问题，例如模糊，压缩和结构变形，并产生组织组织的更自然，真实和语义的图像，从而大大改善了用户在短视频屏幕截图和社交照片增强等场景中的视觉体验。一般 - 在模型架构中，杂志大学团队参加了领先的国际比赛。 Transsion对主要技术创新的关注和投资，也是一个稳定的Foundat离子，用于使图像质量增强的后续图像。将来，Transsion将加速其手机产品中图像质量增强技术的扩展，并将建立一套符合新兴市场特征的视频增强解决方案，并考虑到绩效和经验，从而为更多的市场用户带来更高的含义和平稳的视觉体验。