随着科技的不断进步，人们对于视频画面的需求也变得越来越高。但是，想要拍摄出真正高清的视频，并不是一件易事。因此，许多科技公司都在致力于研究和开发各种AI技术，以提升视频的清晰度。其中比较出名的，就是从标清视频中提升清晰度的程序。

1. SRGAN

SRGAN，即超分辨率生成对抗网络（Super-Resolution Generative Adversarial Network），是一种使用深度学习技术，通过对数据集中低清晰度图片的训练，来生成高清晰度图片的程序。

其基本原理是：通过生成器（Generator）生成一张高清晰度图片，再将生成的图片与原始的高清晰度图片进行区分（Discriminator），不断迭代第一步和第二步，直到生成图片的质量足够高为止。而这一过程中，深度学习程序会学习到从低清晰度图片到高清晰度图片的映射关系，从而可以给出高清晰度图片。

2. RCAN

RCAN（Residual Channel Attention Networks），即残差通道注意力网络，是由韩国高等科学技术研究院（KAIST）的研究团队提出的一种内存高效而准确的超分辨率算法。

RCAN采用残差网络（Residual Network）和通道注意（Channel Attention）机制，在保留更多细节信息的同时，减少了网络参数的数量。此外，RCAN还采用了金字塔形结构，可以在不同尺度上生成更为清晰的图片。

3. EnhanceNet-PAT

EnhanceNet-PAT（Pixel-wise Attentional Transfer），是一种基于注意力机制的图像清晰度提升算法。它以神经网络为基础，通过学习数据集中低清晰度图片和高清晰度图片的对应关系，生成高清晰度图片。

EnhanceNet-PAT的独特之处在于，其可以自动学习低清晰度图片和高清晰度图片之间的对应关系，并且可以在不同的应用场景下进行个性化的调整。此外，该算法还可以通过图像分割技术，对不同区域的图像进行个性化的处理。

结语

随着AI技术的不断进步，从标清视频中提升清晰度的程序已经越来越成熟和普及。虽然这些程序仍有改进的空间，但是它们的诞生无疑为提升视频质量，更好地满足人们的需求打下了坚实的基础。