第四课：选型决策实战
收官课。前三课给了你地图（路线）、尺子（推算）、武器（加速）。本课把它们合成一个决策流程，然后用四个真实场景检验你是否能独立选型。预计用时 12 分钟。
1. 决策流程：三问定案
第一问：要"准"还是要"真"？（第一课）
- 取证、监控、医疗 → 保真优先 → CNN / Transformer，禁用生成式路线
- 观感、修复、增强 → 真实感优先 → GAN / 扩散
第二问：延迟落在哪一档？（第二课的推算）
| 档位 | 延迟 | 可选方案 |
|---|
| 实时 | ≥ 25 FPS | 仅轻量 CNN，且仅限 ≤1080p 输出；4K 实时目前无解 |
| 近实时/批处理 | 1–25 FPS | GAN + 组合优化（轻量化 × TensorRT）；单步扩散 + Token 跳过 |
| 离线 | < 1 FPS | 任意路线，画质优先可上多步扩散 |
第三问：预算撑得起几张卡？（第二课视频换算 + 第三课组合）
- 单条视频耗时 × 日处理量 ÷ 86400 秒 = 需要的并行卡数
- 成本超标就退一档：降分辨率目标、加量化、或改批处理为异步
2. 场景实战（凭前三课的知识独立作答）
S1：直播平台实时画质增强，1080p 输出，延迟预算 40ms/帧。选？
轻量CNN直通部署
多步扩散精修版
单步扩散加蒸馏
全量注意力模型
40ms/帧 = 25 FPS 实时档，只有轻量 CNN（TBag-Tiny ~59 FPS、RCENet 70+ FPS）能进。扩散连单步蒸馏在 1080p 也只有 ~17 FPS，够不着实时线。
S2：老电影修复 480p→4K，画质优先，离线处理，预算 8 张 A100。选？
多步扩散离线精修
轻量卷积实时直出
二比特量化版本
双三次插值放大
离线 + 画质优先 = 真实感天花板的多步扩散（StableSR 类）。分钟级/帧也能接受——8 卡并行摊薄总时长。量化和轻量化为速度牺牲画质，与目标背道而驰。
S3：短视频平台 480p→1080p 批处理，日处理百万条，成本敏感。选？
优化对抗网络加编译
原始多步扩散模型
全量混合注意模型
逐帧人工修复团队
批处理档的平衡点：Real-ESRGAN 轻量化 × TensorRT，1080p 推算可从 0.27 s/帧压到 ~0.045 s/帧。感知质量优于 CNN，成本远低于扩散——近实时档的标准答案。
S4：监控系统取证增强，细节必须可采证、严禁虚构。选？
高保真卷积模型
高真实感扩散型
对抗生成式模型
单步蒸馏扩散型
第一问就定案了：要"准"。PSNR 导向的 CNN（EDSR/RCAN 类）无幻觉纹理。任何生成式路线——哪怕单步蒸馏——都可能编造不存在的细节，法庭上不可采证。
3. 成本核算练习
练习 1：S3 场景。优化后单帧 0.045 s，处理一条 60 秒、30fps 的视频（1800 帧）需要多少秒？
1800 × 0.045 = 81 秒。优化前（0.27 s/帧）需要 486 秒——组合优化把单条成本压到 1/6。
练习 2：同上场景，每天处理 1 万条视频（每条 81 秒），需要多少张 A100 并行才能在一天内处理完？
10000 × 81 = 810,000 秒 ÷ 86,400 秒/天 ≈ 9.4，向上取整 10 张。这就是第三问"预算撑得起几张卡"的算法——卡数超标就退档（加量化、降目标分辨率）。
4. 毕业自测
Q1：480p→4K 实时（30 FPS）在 A100 上的现状是？
任何路线均无解
轻量卷积可实现
单步扩散可实现
量化之后可实现
最快的轻量 CNN 推算也只有 ~3 FPS，组合优化后约 5.5 FPS——离 30 FPS 差一个数量级。业务若坚持 4K 实时，正确建议是降输出分辨率或改异步批处理，而不是选模型。
Q2：完整选型决策的正确顺序是？
先真假后速度预算
先预算后真假速度
先速度后预算真假
先看参数量的大小
先定 fidelity vs realism（排除整类路线），再定延迟档位（收敛到具体方案），最后算成本（决定优化组合或退档）。顺序反了会选出"跑不起来的最优画质"。
5. 毕业与延伸
课程总结：四课构成一个闭环——路线地图 → 速度推算 → 加速组合 → 本课决策流程。速查三件套：路线表 · 推算卡 · 加速表 · 决策卡。
保持跟进（社区）：超分是快变领域，今天的天花板半年后就是基线。建议关注 Papers With Code 超分榜、CVPR NTIRE Workshop 年度报告、以及 r/MachineLearning 的超分讨论帖——选型决策需要每半年用新数据复核一次。
有疑问就问
课程虽结束，我仍是你的老师。实际选型中遇到本课程没覆盖的场景（如移动端部署、多帧视频时序一致性），随时拿来讨论。
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