如今，移動應用市場競爭進入了存量博弈新階段，應用內的新玩法復制成本低，單靠獨創模式難以吸引用戶留存。
Sensor Tower數據顯示，全球應用商店雙寡頭壟斷格局穩固，頭部應用占據超60%用戶時長，中小應用突圍愈發艱難。
行業增長邏輯已轉向內容質量與優質體驗，音視頻質量低下可能導致用戶留存與轉化顯著下滑。尤其是在直播語聊、網課、電商、音視頻創作工具等高頻場景中，音視頻體驗已成為用戶留存的關鍵抓手，直接影響著應用的增長潛力。
即構整合沉淀多年的音視頻處理算法，推出AI音視頻能力矩陣，用硬核算法破解音視頻痛點，更精準適配多元場景，讓音視頻算法落地到實際業務中。
實測客戶接入后用戶數量顯著增長，效益增長近十倍。
視頻直播中，即構AI視頻算法矩陣協同發力，破解網絡、光線、設備帶來的畫面難題，讓主播清晰出鏡，升級觀眾互動體驗。
在電商與客服領域，即構主體分割算法讓主播、商品與背景完美融合，直觀展示商品亮點，語音克隆為主播定制專屬聲音，助力降本提效與轉化提升。
在線教育場景下，即構的超分辨率算法讓課件、板書清晰可見，主體分割算法幫助講師與PPT實時融合，讓教學更生動直觀。
對于創作類應用用戶來說，即構色彩增強、視頻降噪算法能提升內容質感，告別繁瑣后期，主體分割、AI變聲、語音克隆豐富了作品的呈現形式，提升創作效率。
社交和游戲用戶則能夠通過即構的AI變聲算法來豐富交流體驗，增強趣味性和沉浸感。
監控與行車記錄中，即構低照度增強算法將夜間昏暗視頻轉化為清晰影像，配合視頻降噪抑制噪點，為案件、事故處理提供有力證據。
從直播帶貨到在線授課，從社交互動到安全監控，即構AI音視頻算法矩陣打破技術壁壘，讓極致音視頻體驗不再依賴高端設備或復雜后期。
一、AI視頻能力矩陣:業界領先，超高性能
即構AI視頻能力矩陣，以“領先效果+超高性能”為核心，在移動設備上就能為用戶帶來卓越的視覺享受。
1.超分辨率
優化前vs優化后
超分辨率算法是從低分辨率的圖像或視頻中恢復出高分辨率的內容，通過填充低分辨率圖像中的信息缺失預測出高分辨率圖像應該有的細節。
即構自研超分辨率技術可通過極低參數量和極小運算量，在移動端本地進行優化。
噪點環境下也能將視頻分辨率實時提升數倍，支持任意倍率放大且不失真;模型極輕量，移動端單幀處理僅需10ms，低帶寬下也能讓畫面清晰細膩。即使在網絡不佳、攝像頭條件差等情況下，也能讓視頻畫面更清晰。
2.色彩增強
優化前vs優化后
色彩增強算法是通過增加圖像的對比度、飽和度和亮度來增強圖像的顏色。
區別于一般的圖像色彩增強算法，即構智能色彩增強算法除了自動提亮黯淡畫面外，還能夠智能識別面部區域，對人臉分區保護，呈現自然的膚色和唇色，讓畫面鮮活通透又貼近真實色彩。
3.低照度增強
優化前vs優化后
低照度增強是指對暗光條件下拍攝的影像進行畫質增強，恢復暗部細節，使影像明亮自然。
在昏暗場景下，即構低照度圖像增強算法能夠逐幀分類像素亮度，精準提亮，在黑暗或強光下無炫光，低端手機單幀處理時間低于10ms，高性能低功耗。
4.視頻降噪
優化前vs優化后
視頻中的噪聲可能是由傳感器噪聲、環境噪聲、壓縮噪聲等引起的。
即構視頻降噪算法能夠實時智能識別并消除影像噪聲，還能協同低照度增強算法消除提亮后的噪點，支持平臺實時處理，處理效果、性能行業領先。
5.主體分割
優化前vs優化后
主體分割（摳圖）可以將影像中需要的部分從畫面中提取出來。
即構主體分割算法通過深度學習，精準分離人物與背景，無論復雜背景還是多變人體姿態，都能做到邊緣細節細致流暢。還能夠解決視頻摳圖的抖動問題，超輕量模型實現全平臺毫秒級處理，讓畫面融合自然流暢。
二、AI音頻能力矩陣:聲聲入耳，聲聲悅耳
即構AI音頻能力矩陣依托強大的算法，實現對聲音的深度解構與重建，不論是變聲還是克隆，都能完整保留原始語氣的豐富細節和說話韻律，幫助用戶探索聲音的無限可能。
1. 實時AI變聲
在高保真轉換音色的同時，精準保留原始語氣與情感韻律。端側實時變聲延遲低于300ms;在云端就能優化大段音頻，高效處理復雜任務。充分滿足社交互動和內容創作需求，輕松實現“一人分飾多角”。
2. 語音克隆
只需最短5秒音頻樣本，就能通過深度學習捕捉音色、語調習慣，生成自然真實的語音克隆效果，還支持長文本輸入且字數無上限。不管是虛擬主播配音，還是智能客服咨詢，都能告別重復錄制，提升效率與靈活性。
未來，即構科技還將依托AI技術，持續深入研發音視頻前沿技術，用更多硬核算法解鎖更大可能。
（推廣）