如今，移动应用市场竞争进入了存量博弈新阶段，应用内的新玩法复制成本低，单靠独创模式难以吸引用户留存。
Sensor Tower数据显示，全球应用商店双寡头垄断格局稳固，头部应用占据超60%用户时长，中小应用突围愈发艰难。
行业增长逻辑已转向内容质量与优质体验，音视频质量低下可能导致用户留存与转化显著下滑。尤其是在直播语聊、网课、电商、音视频创作工具等高频场景中，音视频体验已成为用户留存的关键抓手，直接影响着应用的增长潜力。
即构整合沉淀多年的音视频处理算法，推出AI音视频能力矩阵，用硬核算法破解音视频痛点，更精准适配多元场景，让音视频算法落地到实际业务中。
实测客户接入后用户数量显著增长，效益增长近十倍。
视频直播中，即构AI视频算法矩阵协同发力，破解网络、光线、设备带来的画面难题，让主播清晰出镜，升级观众互动体验。
在电商与客服领域，即构主体分割算法让主播、商品与背景完美融合，直观展示商品亮点，语音克隆为主播定制专属声音，助力降本提效与转化提升。
在线教育场景下，即构的超分辨率算法让课件、板书清晰可见，主体分割算法帮助讲师与PPT实时融合，让教学更生动直观。
对于创作类应用用户来说，即构色彩增强、视频降噪算法能提升内容质感，告别繁琐后期，主体分割、AI变声、语音克隆丰富了作品的呈现形式，提升创作效率。
社交和游戏用户则能够通过即构的AI变声算法来丰富交流体验，增强趣味性和沉浸感。
监控与行车记录中，即构低照度增强算法将夜间昏暗视频转化为清晰影像，配合视频降噪抑制噪点，为案件、事故处理提供有力证据。
从直播带货到在线授课，从社交互动到安全监控，即构AI音视频算法矩阵打破技术壁垒，让极致音视频体验不再依赖高端设备或复杂后期。
一、AI视频能力矩阵:业界领先，超高性能
即构AI视频能力矩阵，以“领先效果+超高性能”为核心，在移动设备上就能为用户带来卓越的视觉享受。
1.超分辨率
优化前vs优化后
超分辨率算法是从低分辨率的图像或视频中恢复出高分辨率的内容，通过填充低分辨率图像中的信息缺失预测出高分辨率图像应该有的细节。
即构自研超分辨率技术可通过极低参数量和极小运算量，在移动端本地进行优化。
噪点环境下也能将视频分辨率实时提升数倍，支持任意倍率放大且不失真;模型极轻量，移动端单帧处理仅需10ms，低带宽下也能让画面清晰细腻。即使在网络不佳、摄像头条件差等情况下，也能让视频画面更清晰。
2.色彩增强
优化前vs优化后
色彩增强算法是通过增加图像的对比度、饱和度和亮度来增强图像的颜色。
区别于一般的图像色彩增强算法，即构智能色彩增强算法除了自动提亮黯淡画面外，还能够智能识别面部区域，对人脸分区保护，呈现自然的肤色和唇色，让画面鲜活通透又贴近真实色彩。
3.低照度增强
优化前vs优化后
低照度增强是指对暗光条件下拍摄的影像进行画质增强，恢复暗部细节，使影像明亮自然。
在昏暗场景下，即构低照度图像增强算法能够逐帧分类像素亮度，精准提亮，在黑暗或强光下无炫光，低端手机单帧处理时间低于10ms，高性能低功耗。
4.视频降噪
优化前vs优化后
视频中的噪声可能是由传感器噪声、环境噪声、压缩噪声等引起的。
即构视频降噪算法能够实时智能识别并消除影像噪声，还能协同低照度增强算法消除提亮后的噪点，支持平台实时处理，处理效果、性能行业领先。
5.主体分割
优化前vs优化后
主体分割（抠图）可以将影像中需要的部分从画面中提取出来。
即构主体分割算法通过深度学习，精准分离人物与背景，无论复杂背景还是多变人体姿态，都能做到边缘细节细致流畅。还能够解决视频抠图的抖动问题，超轻量模型实现全平台毫秒级处理，让画面融合自然流畅。
二、AI音频能力矩阵:声声入耳，声声悦耳
即构AI音频能力矩阵依托强大的算法，实现对声音的深度解构与重建，不论是变声还是克隆，都能完整保留原始语气的丰富细节和说话韵律，帮助用户探索声音的无限可能。
1. 实时AI变声
在高保真转换音色的同时，精准保留原始语气与情感韵律。端侧实时变声延迟低于300ms;在云端就能优化大段音频，高效处理复杂任务。充分满足社交互动和内容创作需求，轻松实现“一人分饰多角”。
2. 语音克隆
只需最短5秒音频样本，就能通过深度学习捕捉音色、语调习惯，生成自然真实的语音克隆效果，还支持长文本输入且字数无上限。不管是虚拟主播配音，还是智能客服咨询，都能告别重复录制，提升效率与灵活性。
未来，即构科技还将依托AI技术，持续深入研发音视频前沿技术，用更多硬核算法解锁更大可能。
（推广）