Умная сжатие: новый подход к видео от пользователей

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали систему, которая интеллектуально оптимизирует видео перед сжатием, добиваясь лучшего качества при меньшем размере файла.

Предложенный метод обучения использует полный набор данных $TDP$ (включая $DPI$, $DQL$ и $DlamT$), однако в процессе тестирования применяется исключительно $DPI$, что позволяет модели адаптироваться к реальным условиям кодирования, эмулируемым на этапе обучения с использованием симулятора кодека.

Предложена Tri-Dynamic Preprocessing (TDP) структура для динамической оптимизации предобработки, квантования и компромисса между качеством и степенью сжатия пользовательского видеоконтента.

Несмотря на экспоненциальный рост объемов пользовательского видеоконтента, его высокая вариативность представляет серьезную проблему для современных алгоритмов сжатия. В данной работе, посвященной разработке ‘A Tri-Dynamic Preprocessing Framework for UGC Video Compression’, предложен инновационный подход, основанный на динамической предобработке видеопотока. Ключевой особенностью является адаптивное управление интенсивностью предобработки, квантованием и компромиссом между скоростью и качеством сжатия, что обеспечивает существенное улучшение характеристик компрессии UGC-видео. Сможет ли предложенный фреймворк стать основой для новых стандартов сжатия, учитывающих специфику пользовательского контента?

Вызовы Сжатия Пользовательского Видеоконтента

Распространение пользовательского видеоконтента, или UGC, предъявляет все более высокие требования к эффективности видеокодирования. Однако, в отличие от профессионально созданного контента, UGC характеризуется огромным разнообразием — от любительских роликов, снятых в различных условиях освещения и с разных устройств, до прямых трансляций и коротких видео для социальных сетей. Это разнообразие проявляется в содержании, разрешении, частоте кадров и даже в степени художественной обработки. Стандартные алгоритмы сжатия, оптимизированные для предсказуемого контента, зачастую не справляются с такой гетерогенностью, что приводит к потере качества и увеличению требуемой полосы пропускания. Поэтому, для обеспечения комфортного просмотра UGC в условиях ограниченных ресурсов сети, необходимы инновационные подходы к кодированию, учитывающие специфику и изменчивость пользовательского видео.

Традиционные методы сжатия видео, разработанные для контента с предсказуемыми характеристиками, часто оказываются неэффективными при работе с разнообразным пользовательским видеоконтентом. Это связано с тем, что UGC характеризуется значительным разнообразием сцен, освещения, движения и композиции, что приводит к появлению заметных визуальных артефактов при сжатии. Например, быстро меняющиеся сцены или сложные текстуры могут быть некорректно закодированы, что проявляется в виде блочности, размытия или искажения цвета. В результате, даже при относительно небольших коэффициентах сжатия, качество пользовательского видео может значительно ухудшиться, снижая общее впечатление от просмотра и создавая негативный пользовательский опыт. Это подчеркивает необходимость разработки специализированных алгоритмов и техник, адаптированных к особенностям UGC, чтобы обеспечить оптимальное соотношение между степенью сжатия и воспринимаемым качеством изображения.

Для достижения высокой степени сжатия пользовательского контента без ущерба для воспринимаемого качества требуется применение инновационных методов предварительной обработки, учитывающих специфику данного типа видеоматериалов. В отличие от профессионального контента, UGC часто характеризуется спонтанностью, разнообразием сцен, нестабильным освещением и широким спектром движений камеры. Традиционные алгоритмы сжатия, оптимизированные для структурированных видео, могут демонстрировать значительное ухудшение качества при работе с подобным контентом. Поэтому разрабатываются новые подходы, включающие адаптивную фильтрацию шумов, улучшение контрастности и выявление ключевых кадров, позволяющие эффективно уменьшить объем данных, сохраняя при этом визуальную привлекательность и детализацию изображения для зрителя. Использование машинного обучения для анализа характеристик UGC и автоматической настройки параметров сжатия представляется особенно перспективным направлением в данной области.

Анализ кривых RD и частоты плохих случаев показывает, что использование VVC обеспечивает улучшенные показатели качества видео в задачах с контентом Youtube-UGC.

Глубокое Обучение для Улучшенной Предварительной Обработки

Предварительная обработка видеоданных представляет собой перспективный подход к повышению эффективности кодирования, не требующий модификации основного кодека. Данный метод позволяет оптимизировать входные данные для кодировщика, снижая сложность кодирования и улучшая качество сжатия без изменения алгоритмов кодирования и декодирования. Это особенно важно при работе с унаследованными кодеками или в ситуациях, когда изменение кодека нецелесообразно или невозможно. Оптимизация на этапе предварительной обработки позволяет адаптировать видеопоток к особенностям конкретного кодека, повышая общую производительность системы сжатия и снижая требования к вычислительным ресурсам.

Методы глубокого обучения обладают уникальной способностью извлекать сложные признаки из видеоконтента, что позволяет значительно улучшить производительность предварительной обработки. В отличие от традиционных алгоритмов, основанных на ручном определении признаков, нейронные сети способны автоматически выявлять и использовать нелинейные зависимости в данных. Это особенно важно для видео, где пространственные и временные корреляции играют ключевую роль. Применение сверточных нейронных сетей (CNN) для анализа отдельных кадров и рекуррентных нейронных сетей (RNN) для обработки последовательностей кадров позволяет эффективно выявлять сложные паттерны, недоступные для классических методов. Как следствие, повышается точность и эффективность алгоритмов предварительной обработки, таких как шумоподавление, улучшение резкости и компенсация искажений, без необходимости изменения основного кодека.

В рамках нашей Tri-Dynamic Preprocessing используется многослойный персептрон (MLP) для извлечения как пространственной, так и временной информации из видеокадров. MLP анализирует каждый кадр, выявляя ключевые пространственные признаки, такие как текстура и края, а также отслеживает изменения этих признаков во времени между последовательными кадрами. Этот анализ позволяет системе адаптировать параметры предварительной обработки — например, фильтрацию и квантование — к конкретному содержанию видеопотока, повышая эффективность сжатия и снижая требуемую битовую скорость без изменения базового кодека. Использование MLP обеспечивает нелинейное моделирование сложных зависимостей между кадрами, что позволяет достичь более высокой степени адаптивности по сравнению с традиционными методами предварительной обработки.

Предложенная архитектура DPN, состоящая из четырех базовых остаточных блоков, позволяет динамически регулировать интенсивность обработки данных благодаря использованию остаточных связей и мультипликативного фактора.

Tri-Dynamic Preprocessing: Новый Подход

Фреймворк Tri-Dynamic Preprocessing состоит из трех ключевых компонентов: Dynamic Processing Intensity, Dynamic Quantization Level и Dynamic Lambda Trade-off. Dynamic Processing Intensity регулирует сложность обработки каждого кадра в зависимости от его характеристик, позволяя эффективно использовать вычислительные ресурсы. Dynamic Quantization Level динамически настраивает уровень квантования, определяя степень сжатия данных и, следовательно, баланс между размером файла и качеством изображения. Dynamic Lambda Trade-off оптимизирует параметры Rate-Distortion Optimization, находя оптимальное соотношение между битрейтом и визуальным качеством, что позволяет минимизировать битрейт при сохранении приемлемого уровня качества видео. В совокупности эти компоненты обеспечивают адаптивную предварительную обработку видеоконтента.

Динамический уровень квантования и динамический компромисс Lambda совместно оптимизируют процесс Rate-Distortion Optimization (RDO), направленный на минимизацию битрейта при сохранении визуального качества. В процессе RDO, компромисс Lambda определяет баланс между снижением дисторсии (ошибки) и уменьшением битрейта. Динамический уровень квантования регулирует степень сжатия, адаптируясь к особенностям каждого кадра видео. Совместная работа этих двух компонентов позволяет точно настроить компромисс между качеством и размером файла, обеспечивая оптимальное сжатие видеопотока и минимизацию потерь визуальной информации. Данный подход позволяет достичь более эффективного сжатия по сравнению со статическими методами квантования и фиксированными значениями Lambda.

Адаптивность предложенного фреймворка была продемонстрирована в ходе обучения на большом наборе данных YouTube-8M и последующей валидации на сложных видео UGC (User Generated Content) с платформы YouTube. Результаты валидации показали снижение метрики Bjøntegaard Delta Bit Rate (BDBR) на 7.14% для оценки VMAF_NEG и на 12.03% для метрики VMAF. Данные показатели свидетельствуют об эффективности фреймворка в оптимизации сжатия видео с сохранением высокого уровня визуального качества.

Сравнение показывает, что предложенный метод обеспечивает более высокое качество видео, оцениваемое метрикой VMAF_NEG, и превосходит базовый подход по показателю BDBR при скорости передачи 1500 кбит/с.

Оценка Производительности и Валидация

Проведенное тестирование с использованием кодеков VVC, x264 и x265 подтверждает эффективность предлагаемого подхода. В ходе экспериментов, фреймворк был применен к широкому спектру видеоматериалов и разрешений, что позволило оценить его производительность в различных условиях. Результаты показали стабильное улучшение показателей качества сжатия и визуального восприятия по сравнению с существующими методами, что подтверждает практическую применимость разработанной технологии. Использование данных кодеков обеспечило объективную оценку эффективности фреймворка в различных сценариях кодирования.

Результаты всестороннего тестирования показали, что разработанный фреймворк демонстрирует стабильное превосходство над традиционным методом предварительной обработки — фильтрацией на основе компенсации движения (Motion-Compensated Temporal Filtering). Преимущество наблюдается при обработке видео различного разрешения и содержания, включая как высокодинамичные сцены, так и статический контент. Данное превосходство подтверждается статистически значимыми улучшениями ключевых показателей качества видео, что указывает на более эффективное снижение артефактов и улучшение визуального восприятия по сравнению с базовым методом.

Оценка качества обработки видео проводилась с использованием метрик VMAF (Video Multi-method Assessment Fusion) и MS-SSIM (Multi-Scale Structural Similarity Index). Результаты показали, что Tri-Dynamic Preprocessing обеспечивает превосходящее перцептивное качество видео по сравнению с базовыми методами. Количественная оценка, выполненная с использованием Bjøntegaard Delta Bit Rate, подтверждает улучшение эффективности кодирования. В частности, зафиксировано значительное снижение частоты случаев низкой оценки качества (bad case rate), что свидетельствует о более стабильной и надежной работе предложенного подхода в различных сценариях и с различным видеоконтентом.

Перспективы и Влияние на Отрасль

Данное исследование открывает перспективы для дальнейшего изучения адаптивных методов предварительной обработки видео, нацеленных на конкретные типы контента. Вместо универсального подхода, предлагаемая методика позволяет тонко настраивать параметры обработки в зависимости от характеристик видеоряда — будь то динамичные сцены с большим количеством движения, статичные изображения или контент с преобладанием определенных цветов. Это означает, что для анимации может быть применена одна стратегия, для документальных фильмов — другая, а для спортивных трансляций — третья, что позволяет максимально эффективно сжимать видео без заметной потери качества. Такая специализация позволяет добиться существенного улучшения коэффициента сжатия, снизить требования к пропускной способности и, как следствие, обеспечить более плавное и качественное воспроизведение видео на различных устройствах и при различных условиях сети. Будущие исследования будут направлены на разработку алгоритмов автоматического определения типа контента и адаптации параметров предварительной обработки в реальном времени.

Внедрение три-динамической предварительной обработки в существующие платформы потокового видео способно значительно снизить потребление пропускной способности и улучшить качество просмотра для миллионов пользователей. Данная технология, адаптируя обработку видеоконтента в реальном времени к его динамическим характеристикам, позволяет эффективно удалять избыточную информацию без заметной потери визуального качества. Это особенно важно для мобильных устройств и пользователей с ограниченной пропускной способностью интернет-соединения, которым будет обеспечен более плавный и стабильный поток видео. Предполагается, что оптимизация пропускной способности приведет к снижению затрат для провайдеров контента и улучшению пользовательского опыта, делая высококачественное видео более доступным для широкой аудитории. Дальнейшая интеграция и тестирование в реальных условиях позволят оценить потенциал технологии для массового применения и откроют возможности для разработки новых сервисов и приложений.

Предстоящие исследования будут направлены на оптимизацию разработанной системы для применения в реальном времени, что потребует дальнейшей доработки алгоритмов и аппаратной реализации. Особое внимание уделяется возможности интеграции принципов три-динамической предварительной обработки с другими современными видеокодеками, такими как $H.265$ и $AV1$. Предполагается, что подобная комбинация позволит не только снизить требуемую пропускную способность, но и значительно улучшить качество воспроизводимого видео, особенно при ограниченной ширине канала связи. Исследователи планируют изучить различные варианты адаптации алгоритмов предварительной обработки к особенностям конкретных кодеков, а также оценить потенциальный прирост эффективности при совместном использовании данных технологий.

Исследование демонстрирует, что адаптация к изменчивости пользовательского контента является ключом к эффективному сжатию видео. Авторы предлагают не просто набор инструментов, а динамически развивающуюся систему предварительной обработки, способную подстраиваться под сложность видеоряда. Эта идея находит отклик в словах Джона фон Неймана: «В науке нет абсолютно верных ответов, есть лишь более или менее полезные модели». Предлагаемый фреймворк TDP, динамически регулируя интенсивность обработки, квантование и компромисс между качеством и степенью сжатия, как бы создает модель, наиболее адекватно отражающую особенности конкретного видеопотока, тем самым максимизируя эффективность кодирования и минимизируя потери качества. Каждый выбор архитектуры системы, предложенный в работе, является своего рода пророчеством о будущих ошибках, которые система способна смягчить благодаря своей адаптивности.

Куда же дальше?

Предложенный в данной работе каркас динамической предварительной обработки — не столько решение, сколько признание сложности. Он, подобно садовнику, приспосабливается к капризам каждого видео, но не избавляет от необходимости постоянного ухода. Попытка оптимизировать компромисс между скоростью передачи и искажениями — вечная борьба, и каждое достижение лишь обнажает новые грани нерешенных вопросов. Особенно остро встает проблема обобщения: как сделать этот сад устойчивым к непредсказуемости пользовательского контента, к его бесконечному разнообразию стилей и сюжетов?

Следующим шагом представляется отказ от единой метрики качества. Вместо стремления к абстрактному “оптимальному” сжатию, необходимо учитывать восприятие зрителя — его когнитивные ограничения и предпочтения. Система должна не просто кодировать видео, а предвидеть, какие детали важны для человека, и бережно хранить их, позволяя менее значимым элементам раствориться в шуме. Это требует глубокого понимания нейрофизиологии зрения и разработки новых алгоритмов, способных моделировать человеческое восприятие.

Однако, стоит помнить: система — это не машина, а сад. Её устойчивость не в изоляции компонентов, а в их способности прощать ошибки друг друга. Поэтому, вместо погони за совершенством, необходимо сосредоточиться на создании отказоустойчивых архитектур, способных адаптироваться к непредсказуемым условиям и извлекать уроки из собственных неудач. Иначе, каждое нововведение станет пророчеством о будущем сбое.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16101.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-21 09:36

🚀 Квантовые новости