برامج تحويل الفيديو من دقة منخفضة إلى 4K تواجه تحديًا جوهريًا: إضافة ثلاث بكسلات إضافية لكل بكسل أصلي، أي ما يعادل أربع مرات من البيانات الأصلية. المشكلة أن البرنامج لا يستطيع استعادة التفاصيل التي لم تُسجّل في الأساس، بل يخمّن فقط كيف يجب أن تبدو هذه البكسلات الإضافية.

الطريقة التقليدية للتحويل تعتمد على الاستيفاء الرياضي: يفحص البرنامج لون وإضاءة البكسلات المحيطة ثم يحسب كيف ستبدو البكسلات الجديدة. غير أن هذا الأسلوب يؤدي غالبًا إلى جعل الفيديو يبدو ناعمًا وأقل حدة، وقد لا تبدو التفاصيل طبيعية. شحذ الحواف يساعد، لكن الإفراط فيه أو التقصير يفسد النتيجة.

نماذج الذكاء الاصطناعي تقدم بديلًا أكثر كفاءة. تدرّب هذه النماذج على أمثلة من صور منخفضة وعالية الدقة، ما يسمح لها بالتنبؤ بكيفية ظهور الصورة الأوضح على الشاشة بدل تخمين كل بكسل على حدة. النتيجة أحيانًا تكون أكثر حدة وإقناعًا، لكن قد تظهر تشوهات غريبة لا تحدث مع الطرق التقليدية. مع ذلك، نماذج الذكاء الاصطناعي تتحسن باستمرار.

جودة التحويل تتوقف بالدرجة الأولى على الملف الأصلي. دراسة حالة ستار تريك: الجيل القادم أظهرت التحدي: استغرق تحويل السلسلة من النسخ الأصلية على أفلام 35 ملم أكثر من ثلاث سنوات وكلّف أكثر من 12 مليون دولار. الفرق أن الأفلام الأصلية حفظت تفاصيل أكثر بكثير من البث التلفزيوني الأصلي.

عند التعامل مع ملفات رقمية منخفضة الدقة، لا توجد بيانات حقيقية للعمل عليها. كل البكسلات الإضافية مجرد تخمينات. النتيجة قد تبدو مقنعة، لكنها لن تكون دقيقة تمامًا. الفجوة الأصغر بين الدقات أسهل في المعالجة: تحويل فيديو من 1440p إلى 4K أسهل من 1080p إلى 4K، وبالتأكيد أفضل من 480p إلى 4K.

ضغط الفيديو يزيد المشكلة تعقيدًا. تقليل معدل البيانات المحفوظة لكل ثانية يترك آثارًا ضغط واضحة. التحويل إلى 4K لا يزيل هذه العيوب. في النهاية، كل شيء يعود إلى جودة المصدر الأصلي: إن كان جيدًا، أصبح التحويل أسهل بكثير.