2别离有197个步队、168个步队报名加入高动态范畴成像（HDR）使命的赛道1和赛道，蚂蚁、小米、快手、京东方、Tetras AI等此中工业界的步队包罗：腾讯、旷视、字节跳动、，山大学、爱丁堡大学、帝国理工、阿德莱德大学、新南威尔士大学、南丹麦大学等学术界的步队包罗：清华大学、中科院、中国科学手艺大学、上海交通大学、中。从浩繁的强队中脱颖而出网易互娱AI Lab，的全数2项冠军一举斩获该使命。ab夺得多项国际冠军后这是网易互娱AI L，际AI竞赛再次登顶国，b在人工智能范畴的分析实力展示了网易互娱AI La。

　　噪声、过爆/欠曝区域等的多帧输入图像中高动态范畴成像（HDR）使命是从具有，HDR图像恢复一张。效的HDR模子和手艺方案此次角逐的方针是摸索高，化的利用需求以达到适用。型的计较量（小于200G GMACs）的根本上合计有共两个赛道：（1）保真度赛道：在限制模，更高的保真度尽可能取得，PSNR-μ评价目标是；标（PSNR-μ与PSNR）的根本上（2）低复杂度赛道：在跨越基线模子指，计较量和更少的耗时尽可能取得更低的，GMACs评价目标是。

　　帧对齐模块（1）在多，作在增大感触感染野的同时削减了特征图的大小采用Pixel Unshuffle操，后续的计较量大幅削减了。时同，代对齐模块中的通俗卷积采用深度可分手卷积替，运算效率大幅提高。

　　日近， Restoration and Enhancement（NTIRE）成果出炉图像修复范畴最具影响力的国际顶级赛事——New Trends in Image，范畴成像（HDR）使命全数2项冠军网易互娱AI Lab包办了高动态。赛每年举办一次NTIRE比，是第七届目前已，修复和加强手艺次要聚焦图像，的趋向和成长代表相关范畴，学术界的关心者和参赛者吸引了浩繁来自工业界、，大的影响力有着很是。ter Vision and Pattern Recognition）上举办本年NTIRE角逐在计较机视觉范畴的顶级会议CVPR 2022（Compu。

　　前此，相关手艺的使用于游戏贴图资本升级中网易互娱AI Lab曾经将角逐中，资本的精度和细节的提拔实现对游戏贴图、UI等，个游戏项目傍边目前已使用于多，大量制造时间为美术节流了。外此，游戏贴图资本升级东西——iPixel网易互娱AI Lab研发了一套智能的，处置的贴图资本用户输入一张待，片进行无损放大和加强便能够针对性的对图，噪点并恢复图像中的细节iPixel还能够消弭，来愈加清晰让图片看起。时同，全图和局部处置功能该东西所供给自定义，利用者优化细节能够更好的协助，同程度的优化需求以满足分歧贴图不。

　　求锻炼高效的HDR模子因为使命的两个赛道均要，level视觉使命和轻量化收集设想的经验堆集网易互娱AI Lab团队凭仗以往对low-，型的根本上在基线模，ient HDR收集提出了一个Effic，特征提取模块两个模块包罗高效的多帧对齐和，型的锻炼方式同时优化了模。

　　b成立于2017年网易互娱AI La，动文娱事业群附属于网易互，的人工智能尝试室是游戏行业领先。网易互娱旗下多款抢手游戏目前所研发的手艺已使用于，》、《鬼话西游》、《荒原步履》、《明日之后》等等如《梦幻西游》、《哈利波特—魔法醒觉》、《阴阳师。

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　　1中赛道，的方式在PSNR-μ和PSNR上均是第一网易互娱AI Lab（ALONG）提出。1所示如表，比第二名超出跨越了0.172次要评价目标PSNR-μ，-μ差距仅为0.089而第二到第四的PSNR，拉开了0.45以上的差距比拟第五名之后的步队更是。

　　锻炼方式上（3）在，片输入L1 Loss锻炼后在常规的128x128图，入+L2 Loss进行锻炼调优采用了256x256更大尺寸输。后最，former模子作为Teacher模子利用基于SwinIR搭建的Trans，模子进行蒸馏对前述CNN，er各自的劣势进一步提拔模子结果连系CNN和Transform。

　　征提取模块（2）在特，卷积替代通俗卷积采用深度可分手，数替代ReLUSiLU激活函，（Efficient RFDB）设想了一个高效残差特征蒸馏模块。外另，通道数目之间的关系摸索了收集深度与，且通道数少的特征提取收集在限制计较量基层数更深，高的评价目标能够获得更。

　　2中赛道，低的计较量（GMACs）和起码的参数量（Param）网易互娱AI Lab（ALONG）提出的方式取得了最。2所示如表，和PSNR-μ的根本上在跨越基线方式PSNR，0倍的计较量削减了约4。三名有较大领先比拟第二名和第，一半的计较量仅利用了约。

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