鸿蒙开发AI超分：GLES神经网络提升画质

整个流程大致分三步走：首先，初始化 EGL 环境、创建 OpenGL ES 上下文并准备好离屏渲染目标；接着，编译着色器、加载纹理，为渲染管线铺好路；然后进入主循环：低分辨率渲染 -> 触发神经网络模型推理 -> 获取超分结果 -> 最终显示。值得注意的是，流程中还包含了 HAL 层的集成与镜像合成处理，这也是 XEngine 方案比较成熟的地方。

神经网络的工作包括两部分：模型创建和模型推理。创建模型的流程其实非常工程化，核心在于如何把训练好的模型高效地部署到 GLES 管线中：

推理阶段则相对直观：将低分辨率纹理作为输入，经过网络前向计算，得到高分辨率输出纹理，最后通过渲染管线呈现出来。