用户刷视频时，对画质的判断往往发生在几秒之内。同样是短视频、直播、AIGC视频，有的画面清晰、稳定、有质感，人物的眉眼、物品的纹理、运动中的细节都足够自然；有的则模糊、压缩痕迹重，动作一快就闪烁、发虚，让人只想很快划走。 过去，平台解决这些问题的方式相对明确：在生产端做基础美化和编辑；在服务端用超分、去噪、锐化、去压缩等算法，把模糊、发虚的部分逐段修回来；在客户端则通过播放控制和端侧后处理增强，把视频清晰、流畅地呈现在观众眼前。 但现在，视频不再只是由摄像机拍出来，也可能由 AI 直接生成。这意味着画质问题也不再只是拍摄损伤、分辨率低、噪声多、压缩重，而是增加了纹理不真实、人物结构异常、动作不连贯、风格不稳定等更复杂的情况。 这让人们对画质优化的要求不再仅限于“让视频更清晰、流畅”，还要让不同来源、不同质量、不同场景中的视频，都能达到可消费、可分发、可商业化的标准，甚至能做到对原本画质的超越。 面对新的视频生产方式、更复杂的任务和更高的期待，视频画质优化本身也在从一条由人驱动的后处理流水线，变成一个能够理解、判断、执行和反馈的 Agent 系统。 画质优化在变成一种创作过程 过去，拍摄