使用基于机器学习的视频效果增强你的 App

2025-06-10

了解如何添加帧率转换、超高分辨率和噪声过滤等效果来改善视频编辑与直播体验。我们将探索 video toolbox 框架中专为 apple 芯片优化的基于 ml 的视频处理算法。了解如何将这些效果整合起来，以增强 app 在真实用例中的功能。

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使用基于机器学习的视频效果增强你的 App：WWDC 技术解析

引言

在当今数字时代，视频内容已成为应用体验的重要组成部分。Apple 在最新的 Video Toolbox 框架中引入了一系列基于机器学习且针对 Apple 芯片优化的视频处理算法，为开发者提供了强大的工具来提升视频质量。这些创新技术包括帧率转换、超分辨率处理和降噪过滤等效果，能够显著改善视频编辑与直播体验。

视频效果概览

专业级视频编辑效果

VTFrameProcessor API 提供三种专业视频编辑效果：

帧率转换：调整视频的每秒帧数以匹配目标帧率或创建慢动作效果。示例展示了足球运动员庆祝进球的视频，慢动作版本更好地捕捉了庆祝的激情时刻。
超分辨率缩放：提升视频分辨率并修复老旧视频细节，特别适合照片增强和媒体修复应用。演示中船只的清晰度显著提升。
动态模糊：电影制作常用技术，创造自然运动效果。处理后的骑行者视频消除了卡顿感，看起来速度更快。

实时视频处理效果

针对实时应用场景，API提供了：

时域降噪滤镜：基于运动估计技术，利用前后参考帧平滑时域噪声。树木视频中的彩色噪点，特别是交通标志部分明显减少。
低延迟帧插值：保持实时性能前提下提升帧率，可选择同时提升分辨率。女性讲话视频处理后播放更加流畅。
低延迟视频超分辨率：轻量级超缩放器，专为优化视频会议体验设计，减少编码伪影并锐化边缘。

技术集成指南

基本处理流程

使用 VTFrameProcessor API 包含两个主要步骤：

选择效果：通过配置参数创建处理会话
逐帧处理：应用发送带参数的输入视频帧，框架返回处理后的输出帧

开发者首先需要导入 Video Toolbox 框架，然后按照特定用例配置处理器。

帧率转换实现

以下代码展示了创建帧率转换处理会话的核心实现：

let processor = VTFrameProcessor()
guard let configuration = VTFrameRateConversionConfiguration(frameWidth: width,
                                                          frameHeight: height,
                                                   usePrecomputedFlow: false,
                                                qualityPrioritization: .normal,
                                                             revision: .revision1)
else {
     throw Fault.failedToCreateFRCConfiguration
}
try processor.startSession(configuration: configuration)

帧处理参数设置示例：

sourceFrame = VTFrameProcessorFrame(buffer: curPixelBuffer, presentationTimeStamp: sourcePTS)
nextFrame = VTFrameProcessorFrame(buffer: nextPixelBuffer, presentationTimeStamp: nextPTS)

var interpolationPhase: [Float] = [0.25, 0.5, 0.75]

guard let parameters = VTFrameRateConversionParameters(sourceFrame: sourceFrame,
                                                       nextFrame: nextFrame,
                                                     opticalFlow: nil,
                                              interpolationPhase: interpolationPhase,
                                                  submissionMode: .sequential,
                                               destinationFrames: destinationFrames)
else {
     throw Fault.failedToCreateFRCParameters
}
try await processor.process(parameters: parameters)

动态模糊效果实现

动态模糊效果通过以下代码实现，其中模糊强度可通过API调节：

guard let parameters = VTMotionBlurParameters(sourceFrame: currentFrame,
                                              nextFrame: nextFrame,
                                          previousFrame: previousFrame,
                                        nextOpticalFlow: nil,
                                    previousOpticalFlow: nil,
                                     motionBlurStrength: strength,
                                         submissionMode: .sequential,
                                       destinationFrame: destinationFrame) 
else {
    throw Fault.failedToCreateMotionBlurParameters
}
try await processor.process(parameters: parameters)

实时处理优化

对于视频会议等实时场景，开发者可以使用：

LowLatencySuperResolutionScalerConfiguration 实现超分辨率
低延迟帧插值提升网络不佳时的视频通话流畅度

这些优化特别适合需要即时处理的场景，如直播和视频会议应用。

结论

Video Toolbox 框架通过 VTFrameProcessor API 为开发者提供了强大的视频处理能力。无论是为视频编辑添加专业效果，还是提升实时视频质量，这些基于机器学习的技术都能显著改善用户体验。随着这些技术在 iOS 26 和 macOS 15.4 中的可用性扩展，开发者现在有更多机会将这些先进功能集成到自己的应用中。

苍耳