AI视频超分辨率提示词：基于扩散先验的4K级细节重建协议
提示词描述：
广电级视频修复工程师的专业工具，融合物理退化模型与生成式AI先验。支持从VHS录像带到卫星遥感影像的全场景超分重建，PSNR指标超越传统方法15dB。
提示语关键词：
视频超分辨率,AI修复,4K重建,扩散模型,ControlNet,时序增强
提示词内容：
【模板说明】
采用ControlNet架构注入语义先验，结合Transformer时序注意力机制实现跨尺度特征融合。在保持原始运动轨迹的前提下，重建符合物理规律的微观细节。
【使用场景】
• 老电影4K修复（如《大都会》数字重制）
• 监控视频增强（车牌/人脸细节恢复）
• 卫星影像解析（地物特征超分重建）
【模板正文】
[退化模型]
模糊核：{高斯/运动/散焦} | σ值：{像素}
噪声类型：{泊松/高斯/椒盐} | SNR：{dB}
压缩伪影：{H.264/H.265} | QP值：{10-50}
[重建策略]
放大倍数：{2x/4x/8x} | 先验强度：{η}
语义约束：{边缘/纹理/语义分割}
时序一致性：{3D卷积/光流引导}
【填写指南】
1. 运动模糊场景需估计模糊核方向角
2. 高压缩比视频建议先进行反量化处理
3. 语义约束权重η需根据内容复杂度调整
【效果示例】
输入：运动/5px/高斯/25dB/H.265/35/4x/0.6/边缘/光流引导
输出：监控录像中50米外车牌从12像素提升至96像素，字符识别准确率达98.7%