在Mozilla，我们一直在努力研究新一代AV1视频编解码器。AV1可比HEVC（H.265）和Google VP9提高25％的编码效率，并由AOM开放媒体联盟（ Mozilla & ATEME都是是其一部分）开发。
在 YUV 到 RGB 的转换公式中，U 和 V 分量减去 0.5 的原因与 YUV 颜色空间的编码方式有关。YUV 格式通常用于视频压缩，其中 Y 代表亮度（luminance），而 U 和 V 代表色度（chrominance），也就是颜色信息。在某些 YUV 格式中，U 和 V 的取值范围是标准化的，例如在 8 位颜色深度中，U 和 V 的取值范围是从 -128 到 127。这种表示方法将色度的中心点设在了 0，使得色度信号可以表示正负偏差。
视频编码利用信号的信息冗余来降低数据率。无损编码依赖于：差分预测编码、变换、熵编码。有损编码通过添加量化过程来进一步提高压缩效率。
最近我们做了一个小项目，通过对接亚马逊的开放API，将智能家居中的自营摄像头视频可以投屏到Alexa智能音箱上，可以对着喊一句：alexa,open the door。就可以将安装在门外的摄像头唤醒，然后观看视频直播。
QP，Quantizer Parameter，量化参数，表明了图像空间细节的压缩情况。QP 值在一定程度上决定了图像质量。
在H.264中，量化参数分3个级别给出：图像参数集（pps）、片头（slice_header）、宏块（mb）。
码率控制是指视频编码中决定输出码率的过程。首先介绍一下 X264 中使用到的与码率控制相关的几个概念：
在音视频领域，码率控制模式有着举足轻重的地位。那什么是码率控制？码率控制是指通过调节图像的压缩比例，从而决定输出编码码率的过程。
在本系列前面的帖子中，我们连续梳理了Netflix、YouTube、Beamr、EuclidIQ、Bitmovin、Harmonic、V-Nova、Cisco、MediaMelon、AWS Elemental及Mux在CAE (Content Aware Encoding) for ABR领域的一些进展，本文将简要介绍一下编码优化领域的另一位成员 — ZPEG在这方面的技术动态。
在视频方面，质量和比特率之间的权衡十分微妙。内容制作人希望最大限度地提高观众的质量，而存储和交付成本上的压力迫使人们需要尽可能降低比特率。内容自适应编码致力于通过使每个独一无二的内容（无论是完整剪辑还是单个场景）达到“最佳”比特率来解决这一挑战。我们的CABR技术在帧级别调整编码上取得了显著进展。CABR是一种闭环内容自适应速率控制机制，可在降低视频编码器编码输出文件的比特率的同时，保留更高比特率编码的感知质量。作为一种低复杂度的解决方案，CABR还可以用于直播或实时编码。
大家好，本次分享我将结合芒果TV音视频技术研发团队的实践，对主观感兴趣区域的视频编码技术进行详细解析。内容包括以上四个部分，其中会重点介绍我们在主观感兴趣区域编码工程化中遇到的一些问题与思考。
卷积神经网络（CNN）在许多图像/视频处理任务中取得了不错的性能表现。而AVS3作为国内自研的新一代视频编码标准，我们将 CNN 应用于 AVS3 视频编码标准，提出了一个低复杂度多模型 CNN 环路过滤方案。首先通过多个轻量级网络模型对比，选择简化的 ResNet 作为整体方案的基础单模型。然后在这基础上，提出了多模型迭代训练框架，实现多模型滤波器方案。并针对不同的比特率范围对网络深度与多模型数量进行了优化，以实现网络模型性能和计算复杂度之间的权衡。实验结果表明：所提出的方法在 All intra 配置条件下，在 Y 分量上实现平均 6.06% 的 BD-rate 节省。与其他编码性能相当的 CNN 环路滤波器相比，我们所提出的多模型环路滤波方案可以显著降低解码器的复杂性，实验结果表明，解码时间平均可以节省 26.6%。
改进视频压缩对于更敏捷、更高质量地传输视频文件非常重要，同时使用更少的带宽和存储空间。从4K流媒体传输到智能手机的视频聊天及笔记本电脑的屏幕共享一切都可以通过更强质量更小的压缩编码视频。
本次演讲主题为针对 UGC 视频编码优化的基于机器学习的编码系数调整，主讲人从五个部分分别介绍了所提出的方法，最后提供了在Facebook视频序列上的测试结果，展示了这种方法在不同的编码器上均能够带来码率的节省。
无论是查线上一些花屏、卡顿，马赛克问题，还是进行码率自适应的功能开发，抑或进行客户端播放器的JitterBuffer的优化，都需要编码器发送端的配合。我们需要在编码速度、网络带宽，视频质量方面做一个权衡，进而选择更符合场景的码控调整方案，同时目前比较热门的ROI编码，编码场景的自适应学习都跟这部分内容有关系。本文介绍下常见视频编码器码率控制方案，具体的编码器可能在实现和使用上有所差异，具体在调用API和阅读源码时需要进行进一步分析和了解。
大家好，我是张贤国，毕业后长期从事于视频编码标准制定（HEVC、VVC），以及视频编码器（H.265）研发工作，2017年加入腾讯，主要负责视频编码研发相关工作。本次分享将重点介绍V265编码器的业务体验优化，包括码率控制优化以及业务适配相关的优化。主要内容可以分为三个部分，首先简单介绍V265的最新情况，然后重点讲解V265在码率控制方面所做的一些优化，最后会介绍V265编码器在业务落地过程中遇到的一些问题与解决方案。
SVT-AV1 在 2020年 8月已经被 AOM Sorftware Implementation Working Group （SIWG） 采用为参考软件，并且已经开源。
在超高清视频画质需求与网络带宽桎梏的博弈中，视频编码无疑是所有公司关注的重点，短短两年时间，腾讯自研服务端编码器V265从最初的原始框架，到现如今的大幅完善落地使用，期间经历了大大小小无数次的迭代、优化。如通过自适应码率分配提升压缩效率，采用三级码率控制模型精准调控码率。本文由腾讯云专家工程师张贤国在LiveVideoStackCon 2019北京大会的分享内容整理而成。 文 / 张贤国 大家好，我是张贤国，毕业后长期从事于视频编码标准制定（HEVC、VVC），以及视频编码器（H.265）研发工作，2
人工智能方法在信号处理许多领域的普遍应用导致对底层神经网络（NN）的高效分配、训练、推理和存储的需求不断增加。为此，需要寻求有效的压缩方法，提供最小的编码率的同时，神经网络性能指标（例如分类精度）不会降低。
视频产业现在处于一个十字路口，巨大的视频服务行业每年价值约 2000 亿美元。视频占互联网所有流量的 80%，这个比例还在增长。而在这 80% 的流量中，80% 是由 H.264 比特流组成的 -- 这是当今主流的视频编解码器。但 H.264 是在 2003 年实现标准化的，整整 18 年了，现在时机已经成熟，需要一个更新、更强大的编解码器来取代它。
显著性是某些事物突出的特性。对于图片来说，当图片的内容不是很复杂时，显著性区域可以比较容易的划分出来。一般来说，在图片中存在运动物体、前景物体、以及不相关的物体时，会导致显著性检测的结果更容易出现问题。
本文来自苹果WWDC 2021，演讲者是苹果视频编码与处理团队的PeiKang Song，主要介绍了Video Toolbox中的低延迟编码模式，并对其API调用进行了简要说明。
深度学习赋予了诸如计算机视觉等领域新的研究契机，其应用也获得了视频编码领域的诸多关注。在LiveVideoStack线上分享中北京大学信息技术学院 助理研究员王苫社详细介绍了当下深度学习在视频编码中的
2016 年，DeepMind 推出了第一个能够在围棋中击败人类的智能体——AlphaGo。在之后的几年里，其继任者 AlphaZero 和 MuZero 继续向通用算法进发，用更少的预定义知识掌握了更多的游戏。例如，MuZero 在没有被告知规则的情况下就掌握了象棋、围棋、日本将棋和雅达利游戏。
2017年9月17日至20日，IEEE国际图像处理会议（ICIP 2017）在北京国家会议中心举办，国内外许多学术界以及工业界的专家学者们都与会进行交流与讨论。9月20日早，旨在使用图像恢复方法来提升编码效率的Grand Challenge环节中，我们作为唯一的参赛者进行了技术分享。主办方希望可以征集一种类似于HEVC标准中后处理的方法来提升编码效率，与传统不同的是，可以使用伴随码流传输的辅助信息在解码器上帮助图像复原，其中辅助信息可以在编码端进行提取与压缩。为了将图像复原技术更好结合到视频压缩之中，这里也
与传统标准动态范围（SDR）视频相比，高动态范围（HDR）视频由于比特深度的增加提供了更加丰富的亮区细节和暗区细节。最新的显示技术通过清晰地再现HDR视频内容使得为用户提供身临其境的观看体验成为可能。面对目前日益增长的HDR视频消费需求，研究现有的压缩工具或引入新的技术来高效压缩HDR视频变得十分迫切。本文将介绍有关MPEG及VCEG针对HDR视频压缩的研究进展。
论文标题：A Generative Compression Framework For Low Bandwidth Video Conference
低延迟编码对于很多视频app来说都很重要，特别是对实时音视频场景。苹果在 WWDC 2021 在 VideoToolbox 里推出了一种新的低延迟编码模式。低延迟编码模式的主要目的是为实时通讯场景优化现有的编码流程。
image.png 深度学习赋予了诸如计算机视觉等领域新的研究契机，其应用也获得了视频编码领域的诸多关注。在LiveVideoStack线上分享中北京大学信息技术学院 助理研究员王苫社详细介绍了当下深
视频编码推动了过去25年的学术研究，并且推出了引人注目的产品与服务。众多公司都围绕视频编码和传输而构建--- Netflix和Google的YouTube是两个最好的例证。
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Fatemeh 首先介绍道，即便是 VVC， AV1/AV2 或 EVC 等下一代编码器使用了更为先进和复杂的编码工具，被编码的视频也无可避免地会产生模糊、块效应、振铃效应等明显可见的压缩伪影，尤其是在低码率编码的情况下。在编码器普遍采用的基于块的混合编码框架中，在块的边界部分产生的不连续性导致了块效应失真。另一种失真来源是量化损失，在低码率下使用粗糙量化和较大的量化步长时，残差信号的变换系数就产生了量化损失，这会引入振铃效应、平滑边缘或者模糊的失真。
这是2020年VCIP的一篇论文：灵感来自EDSR，以帧内预测信号作为附加输入，Y，U和V分量的平均BD速率增益分别为6.7％，12.6％和14.5％。
本文来自Video Scale 2020，演讲者是来自Facebook的研究科学家Ioannis Katsavounidis。演讲题目是视频编码标准和FB的提升工作。演讲分为如下几个部分。
量化的原理是把变换后的DCT系数除以一个常量，经过量化后的结果是量化步长的整数倍或者为更多的零值，从而达到了压缩的目的。
/问题描述 100 可以表示为带分数的形式：100 = 3 + 69258 / 714。 还可以表示为：100 = 82 + 3546 / 197。 注意特征：带分数中，数字1~9分别出现且只出现一次（不包含0）。 类似这样的带分数，100 有 11 种表示法。 输入格式 从标准输入读入一个正整数N (N<10001000) 输出格式 程序输出该数字用数码1~9不重复不遗漏地组成带分数表示的全部种数。 注意：不要求输出每个表示，只统计有多少表示法！ 样例输入1 100 样例输出1 11 样例输入2 105 样例输出2 6 */
有损压缩通过变换和量化技术证明了其在视频压缩中的效率的同时，也表明其会带来量化错误问题。为了补偿这一误差，许多研究者开发了滤波技术，比如去块滤波、样本自适应偏移以及基于维纳的滤波。更进一步的，最近的编码标准将滤波技术应用于环内也取得了图像质量实质上的提高。目前，大部分的滤波技术集中在环路内，作为预处理的滤波还没有被广泛用于有损视频压缩，尤其是最近的视频编码标准 HEVC 和 VVC 中。少部分研究者根据视频压缩标准，基于传统的信号处理技术来进行预处理以提高视频质量，这样做复杂度低但是效率有限。
随着视频直播不断向着超高清、低延时、高码率的方向发展， Apple Vision的出现又进一步拓展了对3D, 8K 120FPS的视频编码需求，视频的编码优化也变得越来越具有挑战性。在LiveVideoStackCon 2023上海站，腾讯云专家工程师姜骜杰老师为我们分享了腾讯云V265/TXAV1直播场景下的编码优化和应用，带领我们探索音视频技术的无限可能性。
据我所知，这是第一次有研究对代表基本视频编码（Essential Video Coding，EVC）、通用视频编码（Versatile Video Coding，VVC）和低复杂度增强视频编码（Low Complexity Enhancement Video Coding，LCEVC）的编解码器以及 AV1、HEVC 和 H.264 的质量和性能进行比较。它并不像我希望的那样详尽，但结果应该有助于你了解三个较新的 MPEG 编解码器的目标，以及它们与旧编解码器的对比情况。
RTP（Real-time Transport Protocol）协议，全称是实时传输协议。它主要用于音视频数据的传输。
第一种是项目分离，承载页面分离。他的特点是简单，快速，前端只关注浏览器方面，除浏览器端之外都是后端负责。当然缺点是沟通成本高，前期，前端需要使用 ng 或者代理工具调试，后期，还要把页面给到后端，并且新建一个对应的路由。这样来来回回，调试非常的复杂，一旦前后端同学涉及到跨部门，跨楼层合作，这些成本又会相应的增加。
x264编码库libx264实现真正的视频编解码，该编解码算法是基于块的混合编码技术，即帧内/帧间预测，然后对预测值变换、量化，最后熵编码所得。
AV1 以其出色的压缩性能，无疑是自 2017 年以来备受关注的新生代视频编码标准。业界也相继对 AV1 进行了一些评测工作，如 Facebook、Netflix 对它的编码复杂度也从早期的 VP9 的近千倍降到了百倍。为了验证 AV1 在短视频上的性能，美图音视频团队自 2018 年 11 月，基于 Top 500 美拍短视频进行了一次全面的 AV1 性能评估，对标编码器采用在实际生成环境中使用的主流视频编码器 x264、x265、VP9。
本文是来自AOMedia 2019 Research Symposium的演讲，演讲者是来自得克萨斯大学奥斯汀分校的Somdyuti Paul，题目是”Speeding up VP9 IntraEncoder with Hierarchical Deep Learning Based Partition Prediction”，主题是使用基于分层深度学习的分块预测加速VP9帧内编码。
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