媒體處理系統中基於內容自適應的速率-品質曲線預測模型

核心概念

本文提出了一種基於內容自適應的速率-品質曲線預測模型，用於優化串流媒體服務中的視訊轉碼，該模型能根據視訊內容特徵動態調整編碼參數，在不需重新訓練模型的情況下，靈活調整編碼策略，提升編碼效率和使用者觀看體驗。

摘要

論文資訊

Yin, S., Zhang, Z., Ning, P., Chen, Q., Chen, J., Zhou, Q., & Song, L. (2024). Content-Adaptive Rate-Quality Curve Prediction Model in Media Processing System. arXiv preprint arXiv:2411.05295v1.

研究目標

本研究旨在開發一種基於內容自適應的速率-品質曲線預測模型，以解決傳統視訊轉碼方法效率低下的問題，並提升串流媒體服務中的使用者觀看體驗。

方法

• 提出一個與編碼策略分離的速率-品質曲線預測模型，該模型可以同時預測 CRF-VMAF 曲線和 CRF-位元率曲線，並推導出位元率-品質曲線。
• 設計了一組包含編解碼器特徵、內容特徵和錨點特徵的視訊特徵集，用於預測速率-品質曲線。
• 引入一種基於錨點特徵的錨點懸停方法，以進一步提高預測精度。
• 使用 10,000 個線上 UGC 視訊資料集，其中 8,000 個視訊作為訓練資料，2,000 個作為測試資料，對模型進行訓練和驗證。
• 使用平均絕對誤差 (MAE) 和 VACC 作為評估指標，評估預測曲線的準確性。

主要發現

• 所提出的模型能夠準確預測 CRF-VMAF 曲線和 CRF-位元率曲線，進而推導出位元率-品質曲線。
• 模型的預測精度達到業界 SOTA 水準，VACC 達到 99.14%。
• 線上 A/B 測試結果顯示，該模型能有效提升使用者觀看體驗，包括增加影片觀看次數、完播率和應用程式使用時長。

主要結論

• 基於內容自適應的速率-品質曲線預測模型可以有效提高視訊編碼效率和使用者觀看體驗。
• 該模型具有良好的預測精度和泛化能力，可以應用於不同的編碼策略和應用場景。

意義

本研究提出了一種有效的視訊編碼優化方法，對於提升串流媒體服務品質和使用者體驗具有重要意義。

局限性和未來研究方向

• 未來可以進一步探索更輕量級的視訊特徵提取方法，以降低模型的計算複雜度。
• 可以研究如何將該模型應用於其他視訊編碼標準，例如 AV1 和 VVC。

統計資料

線上 A/B 測試結果顯示，該策略使影片觀看次數增加了 +0.107%，影片完播率增加了 +0.107%，應用程式使用時間增加了 +0.064%。
模型的 VACC 達到 99.14%。
使用 x264 編碼器以 CRF 18 和 CRF 33 對降採樣後的 360p 視訊進行預編碼，以提取編解碼器特徵。
使用 red265 編碼器以 CRF 30.4 對原始視訊進行編碼，並計算 VMAF 和位元率作為錨點特徵。

引述

"In this paper, we propose a rate-quality curve prediction model decoupled from the encoding strategy, capable of simultaneously forecasting the RF-quality and RF-bitrate curves, and subsequently deriving the bitrate-quality curve."
"Experiments confirm that the actual quality metric (VMAF) of the compressed video stays within ±1 of the target, achieving an accuracy of 99.14%."
"By incorporating our quality improvement strategy with the rate-quality curve prediction model, we conducted online A/B tests, obtaining both +0.107% improvements in video views and video completions and +0.064% app duration time."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Content-Adaptive Rate-Quality Curve Prediction Model in Media Processing System

by Shibo Yin, Z... 於 arxiv.org 11-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.05295.pdf

深入探究

未來如何將此模型與其他視訊處理技術（例如，視訊超解析度、品質增強）結合，以進一步提升使用者體驗？

這個模型預測 CRF-VMAF 曲線和 CRF-bitrate 曲線的能力，為整合其他視訊處理技術提供了極佳的基礎，進而創造更優質的使用者體驗。以下是一些可能的整合方向：

串聯整合: 可以將此模型與視訊超解析度和品質增強技術串聯使用。具體來說，可以先使用此模型預測最佳的 CRF 值，然後使用該 CRF 值對視訊進行編碼。在編碼之後，可以根據需要應用視訊超解析度或品質增強技術來進一步提升視訊品質。這種串聯方法可以充分利用每個技術的優勢，實現最佳的視覺效果。
聯合優化: 更進一步地，可以將此模型與視訊超解析度和品質增強技術整合到一個統一的框架中進行聯合優化。例如，可以將這些技術整合到一個深度學習模型中，並使用端到端的訓練策略來同時優化所有參數。這種聯合優化方法可以更好地協調各個技術之間的相互作用，進一步提升整體效能。
自適應調整: 可以根據視訊內容、網路頻寬和裝置特性等因素，自適應地調整模型的預測結果和後續處理策略。例如，對於高畫質視訊，可以優先考慮使用視訊超解析度技術來提升解析度；而對於低畫質視訊，則可以優先考慮使用品質增強技術來改善視覺效果。這種自適應調整策略可以根據實際情況動態地選擇最佳的處理方案，提供更個性化的使用者體驗。

總之，將此模型與其他視訊處理技術相結合具有巨大的潛力，可以為使用者帶來更清晰、更流暢、更逼真的視覺體驗。

如果使用者網路頻寬條件不佳，該模型如何動態調整編碼參數以確保流暢的觀看體驗？

在網路頻寬不佳的情況下，該模型可以透過以下方式動態調整編碼參數，確保流暢的觀看體驗：

根據頻寬預測調整 CRF: 模型可以根據即時網路頻寬預測結果，動態調整 CRF 值。當頻寬較低時，模型可以選擇較高的 CRF 值，以降低視訊比特率，確保視訊可以順暢播放。
動態調整解析度: 除了調整 CRF 值，模型還可以根據網路頻寬動態調整視訊解析度。當頻寬受限時，可以選擇降低視訊解析度，以減少資料量，確保流暢播放。
緩衝區管理: 模型可以與視訊播放器的緩衝區管理功能配合使用。當頻寬較低時，模型可以指示播放器預先緩衝更多視訊資料，以減少卡頓現象。
自適應串流: 模型可以支援自適應串流技術，根據網路頻寬動態切換不同比特率和解析度的視訊版本。當頻寬較低時，可以選擇較低比特率和解析度的版本，以確保流暢播放。

總之，該模型可以透過動態調整 CRF 值、解析度、緩衝區管理和自適應串流等方式，有效應對網路頻寬不佳的情況，為使用者提供儘可能流暢的觀看體驗。

藝術家和創作者如何利用這種技術來更好地控制他們的作品在不同平台和設備上的呈現方式？

這個技術為藝術家和創作者提供了更精準地控制作品呈現方式的可能性，尤其是在不同平台和設備上。以下是一些應用方向：

預覽不同平台和設備的呈現效果: 藝術家可以利用這個技術預覽作品在不同平台和設備上的呈現效果，例如在手機、平板電腦、電腦和電視上的觀看體驗。透過預覽不同編碼設定下的視覺差異，藝術家可以更好地理解作品在不同環境下的呈現方式，並做出相應的調整。
針對特定平台和設備進行優化: 藝術家可以根據目標平台和設備的特性，利用這個技術對作品進行針對性的優化。例如，針對手機等小螢幕設備，可以選擇保留更多細節；而針對電視等大螢幕設備，則可以適當降低比特率以節省頻寬。
平衡視覺品質和檔案大小: 藝術家可以利用這個技術，在保持作品視覺品質的前提下，盡可能地縮減檔案大小。這對於需要上傳作品到網路平台的藝術家來說尤為重要，因為更小的檔案大小意味著更快的上傳速度和更低的儲存成本。
探索新的藝術表現形式: 這個技術也為藝術家探索新的藝術表現形式提供了可能性。例如，藝術家可以利用 CRF-VMAF 曲線和 CRF-bitrate 曲線的特性，創造出具有獨特視覺風格的作品。

總之，這個技術為藝術家和創作者提供了更精準、更靈活的創作工具，讓他們可以更好地控制作品的呈現方式，並在不同平台和設備上呈現最佳的視覺效果。