Комп'ютерні новини
Всі розділи
Відеокодек AV2 забезпечує на 30% нижчий бітрейт
Альянс за відкриті медіа (Alliance for Open Media, AOM) наближається до завершення п'ятирічної розробки свого наступного відкритого відеокодека — AV2.
Наразі кодек демонструє значне зниження бітрейту — приблизно на 30% порівняно з поточним стандартом AV1 за збереження тієї ж якості зображення.
Фінальна специфікація AV2 очікується наприкінці 2025 року, коли будуть остаточно затверджені всі основні інструменти та завершена робота над синтаксисом високого рівня.
Технічні досягнення та ефективність
За підсумками останніх тестів, проведених Netflix (співголова AOM), AV2 показав зниження бітрейту на 28,63% у метриці PSRN-YUV та на 32,59% у метриці VMAF (Video Multi-Method Assessment Fusion), розробленій Netflix для оцінки якості відео.
AV2 зберігає гібридну блокову структуру, відому з AV1, але впроваджує низку фундаментальних математичних та алгоритмічних покращень, не покладаючись на революційні алгоритми штучного інтелекту.
Ключові архітектурні оновлення включають:
- Покращена структура блоків: Використання більших суперблоків 256×256, повністю рекурсивне розділення та розумніше розділення яскравості й кольоровості.
- Прогнозування: Посилено завдяки новим внутрішньоконтактним режимам на основі даних, покращеному моделюванню кольоровості від яскравості та ранжованій системі відліку, що вибирає з семи минулих кадрів. Міжконтактне прогнозування додає часову інтерполяцію (TIP), що значно покращує обробку руху у високороздільних або швидкозмінних сценах.
- Квантування: Впроваджено уніфікований експоненціальний квантувальник із ширшим діапазоном та більшою точністю для 8-, 10- та 12-бітного відео.
- Перетворення та фільтрація: Система перетворення використовує вивчені та кроскомпонентні перетворення для кращого збереження текстури. Постобробка покращена завдяки єдиному узагальненому деблокеру, а також новим фільтрам, як-от Guided Detail Filter та Cross-Component Sample Offset, для очищення шуму стиснення.
Усі інструменти AV2 вже пройшли перевірку на апаратну ефективність. Наступною метою AOM є оптимізація кодера та потенційні розширення для більшої бітової глибини та профілів за допомогою штучного інтелекту.
