画质增强为什么非得一个问题配一个模型、再靠人凭经验拼链路？火山引擎这套Agentic的画质增强，就是冲这个来的。
老办法是固定流水线，去噪、超分、锐化各管一段。可现在片源太杂：UGC、赛事直播、电商、老片修复、AIGC，各有各的毛病，目标还互相打架，清晰度、码率、算力、延迟、保真度要同时摆平，死规则堆不动了。
它的做法是让Agent先读懂任务：用户要保真还是要质感，能不能接受重处理；然后把去噪、超分这些算子按需组合调度，效果不对再反馈重调。
我觉得真正的关键是GenVR那个生成式算子，借扩散模型的视觉先验，补出原画面里压根没有的细节，相当于从修复跨到了再生成。对做视频业务的人来说，画质增强开始变成一种能调度的服务能力，不再是一堆孤立的工具。