Untuk menjaga kualitas akhir, VEO menggunakan pendekatan peningkatan resolusi progresif (progressive upsampling). Setelah video awal dihasilkan dalam resolusi rendah, sistem ini akan meningkatkan kualitasnya melalui beberapa tahap yang telah dilatih secara khusus. Tujuannya adalah untuk mempertahankan detail, menghindari noise, serta menyelaraskan warna dan pencahayaan secara optimal.
Proses ini dapat diibaratkan seperti memperbesar foto lama. Jika dilakukan sembarangan, gambar akan tampak pecah atau buram. Namun dengan pendekatan yang tepat, hasilnya justru bisa tampak lebih tajam dan hidup. Inilah yang dicapai oleh VEO melalui sistem video super resolution yang presisi dan canggih.
Di balik semua kemampuan tersebut, VEO memanfaatkan teknik pembelajaran yang disebut classifier-free guidance. Ini adalah metode pelatihan yang memungkinkan model untuk tetap bebas membayangkan berbagai kemungkinan visual, namun tetap diarahkan secara halus oleh teks masukan. Dengan cara ini, kreativitas jaringan tidak dibatasi secara kaku, tetapi tetap diarahkan agar hasil akhir tetap relevan dengan instruksi awal.
Baca Juga:10 HP RAM 8 GB per 256 GB Terbaik Harga 1 Jutaan di 2025Cara Membuat Kopi yang Benar agar 10 Kali Lebih Nikmat: Resep Kopi Hitam dan Es Kopi Susu
Perlu dicatat bahwa seluruh proses dalam VEO tidak berjalan secara linear. Semua komponen saling berinteraksi secara kompleks dan simultan, menciptakan sistem generatif yang dinamis dan adaptif terhadap setiap prompt yang diberikan.
VEO menggunakan pendekatan interactive generation yang mencakup proses menghasilkan, mengevaluasi, memperbaiki, dan mengulang. Terdapat suatu loop internal yang secara dinamis menilai apakah hasil visual sudah sesuai dengan instruksi.
Jika belum, sistem akan memperbaikinya melalui beberapa iterasi tambahan. Proses yang biasanya memerlukan tim produksi, peralatan mahal, dan waktu berhari-hari kini dapat dilakukan hanya melalui pemrosesan neural yang efisien dan terintegrasi.
Teknik ini menyerupai cara otak manusia memproses informasi visual. Kita tidak hanya melihat setiap detik sebagai fragmen terpisah, tetapi juga mengingat konteks jangka panjang agar narasi visual tetap utuh.
Salah satu optimalisasi penting adalah dalam aspek attention sparsity. Mengingat video memiliki dimensi besar dan membutuhkan daya komputasi tinggi, VEO menggunakan pendekatan sparse attention, yaitu mekanisme yang memungkinkan model fokus hanya pada bagian-bagian penting dalam setiap frame dan urutan waktu. Dengan cara ini, proses menjadi jauh lebih cepat tanpa mengorbankan kualitas visual.