vivo 互联网技术

摘要： 本文提出LearnIR，通过训练轻量网络预测梯度校正分布，实现无需前向算子的扩散后验采样校正；并设计动态分辨率模块，进一步抑制噪声。在多个图像复原基准上，LearnIR的PSNR、SSIM、LPIPS均达到先进水平。 阅读全文

摘要： 作者：vivo 互联网服务器团队- Chen Yifan本文介绍了一种基于 search_after + Redis 多级锚点缓存的 Elasticsearch 深度分页跳页方案。针对 Elasticsearch 原生不支持随机跳页的限制，通过三轮优化——分段预热缓存、最近锚点定位 + Elasti 阅读全文

摘要： 本文以“大模型不是马，而是大脑”为核心视角，重新定义 AI 系统结构，指出当前问题不在模型能力，而在 Agent 作为“身体”的不成熟。笔者认为，人类正在通过实践逐步定义 AI 的正确使用方式。 阅读全文

摘要： 本工作提出全新强化学习框架BeautyGRPO。实验证明，BeautyGRPO 在真实场景的肌肤纹理重建与整体审美对齐上，全面超越了现有的专精修图方法与通用编辑大模型。 阅读全文

摘要： 本文介绍 vivo 线下门店「大头贴」拍照合成打印一体化桌面应用软件的技术方案。该项目基于 Tauri 2.0 + Rust + Vue 3 构建，实现了手机实时投屏、智能拍照、Live Photo 处理、模板合成、视频生成、跨平台打印等核心能力，为门店用户提供沉浸式拍照体验。 阅读全文

摘要： MagicWorld 针对当前视频世界模型在长时间交互中易出现运动不合理与场景崩坏的问题，提出了一种面向长时稳定性的交互式建模框架。该方法通过引入基于光流的运动约束提升动态真实性，利用历史检索机制增强跨时间一致性，并通过多步聚合的训练策略优化整体交互序列质量，从而有效缓解误差累积问题。整体上，MagicWorld 实现了在长时间交互下更加稳定、一致的世界生成能力 阅读全文

摘要： 本文从 Android 渲染系统内核出发，系统拆解 Native、Lottie、PAG、SurfaceView、TextureView五种动效方案的底层原理，通过多维度量化测试建立性能评估模型，结合实战场景提供可落地的优化策略与选型体系，帮助开发者突破动效性能瓶颈。 阅读全文

摘要： 我们团队提出了 LiveMoments，这是首个专门针对 Live Photo 重选封面帧画质修复的解决方案，已被 ICLR 2026 录用。 针对用户重选封面时面临的画质降级痛点，我们利用 Live Photo 自带的原始高清封面作为参考，构建了一个包含运动对齐模块的参考引导扩散模型。 该方法有效解决了两帧之间因时间偏移产生的运动错位问题，成功将低质的重选帧修复至高清水平，让用户捕捉的每一瞬间都能拥有“封面级”的清晰度与细节。 阅读全文

摘要： 最近在做知识库问答输入框的 @文档 能力，表面上是“输入 @ 后选一个文档”的小需求，实操后发现核心难点在于编辑器稳定性。本文按真实心路历程展开：先讲最直觉的 DOM 方案与踩坑，再讲为什么转向 ProseMirror，并给出 @文档 的落地实现。 阅读全文

摘要： 本文介绍AI导购技术在 vivo 官网 APP 的落地实践，通过定义解决问题的边界能力、搭建多层架构方案、方案落地这三大块内容逐步递进地展开 AI 导购在为用户服务的应用过程。 阅读全文