超越最新视频压缩标准H.266

尽可能高质量的视频数据。H.264 是现在被广泛使用的视频编解码标准，在同等视频质量下，H.265/HEVC 标准可以让视频体积减小一半。H.265 尚未完全普及，新一代标准 H.266/VVC 比 H.265 让视频又减小一半。

这并不是视频编码技术的尽头。

今年初，字节跳动先进视频团队（AVG）向联合视频专家组 JVET 发起了一项 JVET-U0068 技术提案，可以为视频压缩的三个颜色分量（Y, U, V）分别实现约 10%、28%、28% 的性能增益，这是业界公开的单个智能编码工具的最佳性能增益。在优化压缩质量的同时，视频体积相比 H.266 最新标准至少还可以缩小 13%。就其实际效果而言，如果新技术得以应用，与现在主流的 H.264 标准相比，我们看同样质量的视频，大约只需要 22% 的带宽和存储空间。

这项技术名为 DAM（Deep-filtering with Adaptive Model-selection），它是通过深度学习技术构建减少视频压缩失真的滤波器，主干是基于残差单元堆叠的深度卷积神经网络，辅以自适应模型选择以最大程度适应特性复杂的自然视频。该技术由字节跳动 AVG 的美国加州研发团队实现，成员来自高通、英特尔、微软等巨头以及海内外多家顶级院校。

我们先从下图示例中对比 H.264 与 H.266+DAM 的视频压缩效果：. 左：原图, 12bpp，中：VTM-11.0压缩，QP42，0.00216bpp,27.78dB,右：VTM-11.0+DAM，QP42, 0.00184bpp，28.02dB

技术细节

DAM 的构建方法

提案 JVET-U0068 所介绍的 DAM 是字节跳动 AVG 此前一项提案 JVET-T0088 的扩展版本。

在具体实现上，为了减轻深度网络的训练难度，DAM 算法利用残差单元作为基本模块，并多次堆叠来构建最终网络。所谓残差单元是指通过引入跳层连接，允许网络把注意力放在变化的残差上。为了处理不同类型的内容，新技术针对不同类型的 slice 和质量级别训练不同网络。此外，还引入了一些新特性来提高编码性能。

（编辑：阜新站长网）

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