基于云原生架构的 AIGC 视频后处理实践：应对扩散模型纹理挑战
随着 AIGC 视频生成规模化应用，视频后处理能力逐渐成为系统吞吐与质量保障的关键环节。本文结合实际工程实践，分析扩散模型生成视频在高频纹理与时间一致性方面的挑战，并探讨基于云原生架构的 GPU 化后处理方案。通过引入生成式重构与弹性算力调度，实现视频修复性能与吞吐能力的显著提升。
AI Glasses识别百变脸谱
本项目提出“AI脸谱眼镜”方案：通过端云协同架构，结合人脸检测、EasyDL脸谱识别、戏曲百科与AR投射技术，让观众佩戴眼镜即可实时获取京剧角色名、性格、行当等信息。卡片投射于视野下方，不遮挡表演，专为戏迷、游客及学生设计，助力传统文化沉浸式普及。（239字）
当AI Glasses走进小吃街，实现美食百科
这是一款面向吃货的AI眼镜系统，融合图像识别、美食百科与AR投射技术。用户扫视小吃，即刻获取名称、热量、辣度、成分及推荐指数等信息，端云协同实现500ms内响应。支持健康色标（绿/黄/红）、动态百科更新与场景化提示，让逛吃更聪明、更安心。（239字）
