Per-Title编码是指以节省码率、存储空间及传输带宽成本为目的,为每部电影(基于其空间和时间属性及复杂度)调整合适的码率阶梯(Bitrate Ladder)。Per-Title最早由Netflix提出并应用于其流媒体服务中,在Per-Title技术出现之前,视频服务供应商普遍依赖于一套预先设定的Bitrate Ladder,来处理几乎所有的视频内容。例如,下表给出了Netflix在采用Per-Title技术之前不同码率和分辨率组合的Bitrate Ladder。对大多数视频而言,在码率受限的情况下,这种一刀切的固定Bitrate Ladder可以实现高质量编码,然而在某些情况下,如卡通动画或静态访谈节目,采用高达5800kbps的码率来编码1080P视频,无疑是码率上的浪费,造成了不必要的带宽与存储负担;而面对带宽仅能传输1750kbps的用户群体,他们本有可能享受720P高清画质,但受限于通用配置,只能局限于观看480P标清视频。事实上,每一个视频都有自己的码率-质量曲线(RD曲线),如下图为某个视频3个分辨率档位的RD曲线,每条曲线上选取了3个点,表示固定Bitrate Ladder选取的3个码率档位。
问题1:随着Bitrate Ladder爬升,会出现质量不单调提升的现象。用户消耗了更多的带宽,但是接收到的视频质量反而更低了。问题2:在同样码率(带宽要求)下,切换不同的分辨率档位,视频质量还有提升空间。
把几条RD曲线合并起来,提取他们的凸包(Convex Hull,或称外包线),在这个凸包上取点,就可以避免这两个问题。
如上图所示,绿点就是在凸包上取点,取代原先的黑点。而对于比较靠近的几个绿点和黑点,可以只挑选有代表性的一个,得到简化ladder,如图中蓝圈所示。按照图中的蓝色箭头爬升ladder,我们将得到单调递增的视频质量。相比固定Bitrate Ladder,这种方式可以保证提供给用户的视频质量是最优的,同时降低了带宽传输成本。
微帧Per-Title编码技术的目标,就是为每一个视频或视频片段量身定制,找到最优的凸包,精准锁定既满足画面清晰度要求,又符合主观观看敏感度标准的最低码率点,以达到节省带宽的目的。为了达到最佳质量的视频流,微帧设计了两套不同的Per-Title优化算法:一是常规码率-分辨率选择的Per-Title优化算法;二是基于CRF(恒定质量因子)的Per-Title优化算法。
与其他常规策略相比,微帧的Per-Title优化算法在相同码率下能实现更高的视频质量,可以在最大码率限制下选择主观质量最优的分辨率,并且能够检测R-Q(码率-质量)水平,以更低的码率获取同等的主观质量。
也许存在一个观点认为,CRF已经能够根据视频内容自动调节码率,可以避免带宽浪费,没有必要再引入Per-Title。然而这种观点忽视了视频编码过程中更为复杂和多维的需求,CRF虽然能动态调整码率,但并未充分考虑视频在不同分辨率下的表现差异,Per-Title则能基于视频内容特性和观看条件给予全方位的优化策略,在不同分辨率和码率下提供最优解。一般情况下,简单场景倾向于选择高分辨率以展示更多细节,复杂场景则倾向选择低分辨率以有效控制码率,同时保持视觉质量的稳定性。微帧基于CRF的Per-Title优化算法,通过深度学习拟合每个视频在不同分辨率下[码率-CRF-VMAF]三者之间的关系,并根据三者之间的关系给出既定要求下的最佳编码参数,能够在特定码率要求下达到最佳画质(最大化VMAF分数),或在满足VMAF分数的前提下最小化码率。无论是追求极致的视频体验,还是严格控制传输成本,微帧Per-Title优化算法都能给出最优的分辨率与CRF组合。相比固定CRF ,微帧Per-Title有什么优势?1) 在众多备选分辨率中,为每个视频挑选更合适的分辨率组合通过对视频内容复杂度、场景切换频率、运动向量等多个维度的深度分析,自动为每个视频挑选最合适的分辨率组合,确保用户在各种观看条件下都能获得最佳的视觉体验。传统的CRF策略通常在单一分辨率下工作,而微帧的Per-Title通过分析每个分辨率下的画面质量与码率之间的关系,自动调整CRF值及最优码率,使视频在不同分辨率下都能展现出色的质量和编码效率。微帧的Per-Title技术通过优化编码算法、并行处理技术以及智能任务调度,大幅度提升了其处理速度;这样多维度、多层次的深度优化,提升了视频编码效率和输出质量,不仅在分辨率和码率的选择上更加智能化,还实现了更为精确的编码控制,确保用户在任何设备、任何网络条件下都能获得最佳的视觉效果。当然,除了Per-Title技术,微帧也优化了多项前沿视频编码技术,如ROI(感兴趣区域)保护算法、智能AI前处理、基于内容的CAE感知编码等等......微帧在视频编码技术的不断探索与研究优化,体现了对极致画质及高效传输的不懈追求,始终秉持着精益求精的态度,致力于为用户提供更极致、更高质量的视频观看体验。