如何看待阿里奇点编码器可以把视频压缩上千倍而画质影响不大？

阿里奇点编码器能够实现视频压缩上千倍且画质影响不大的技术，这背后蕴含着先进的视频编码理论、强大的计算能力以及对人眼视觉特性的深刻理解。要详细阐述这一点，我们需要从以下几个核心方面进行剖析：

1. 什么是视频编码与压缩？

首先，理解视频编码的本质至关重要。视频本质上是连续的图像帧序列。直接存储和传输这些原始图像数据量非常巨大。因此，视频编码的核心目标就是去除数据中的冗余信息，并以更高效的方式表示这些信息，从而达到压缩的目的。

主要的冗余可以分为几类：

空间冗余 (Spatial Redundancy): 同一帧图像中相邻像素之间往往高度相似（例如天空的颜色、墙壁的纹理），这些相似性可以通过预测和差分编码来减少。
时间冗余 (Temporal Redundancy): 连续帧之间通常变化不大（例如人物在一个场景中缓慢移动、背景保持不变），相邻帧之间的相似性是视频压缩中最主要的利用资源。
视觉冗余 (Perceptual Redundancy): 人眼对某些视觉信息的敏感度较低。例如，我们对亮度变化比对色度（颜色）变化更敏感；对高频细节（如锐利的边缘）的感知可能不如对低频区域的感知重要；在运动模糊的情况下，细节的丢失不易被察觉。编码器可以利用这些特点，在不影响主观视觉感受的情况下，牺牲一部分人眼不敏感的信息。
统计冗余 (Statistical Redundancy): 某些数据模式出现的频率比其他模式高，可以使用更短的代码来表示更频繁出现的数据（例如霍夫曼编码、算术编码）。

2. 传统的视频编码标准（如H.264, H.265/HEVC）

在深入理解阿里奇点之前，回顾一下传统编码标准的工作原理是必要的。这些标准已经非常成熟，并且在不断进步，它们通常采用以下核心技术：

帧内预测 (Intraprediction): 在同一帧内，利用已经编码的块（block）来预测当前块的像素值，然后编码预测误差（残差）。这利用了空间冗余。
帧间预测 (Interprediction): 这是视频压缩的关键。利用前一帧或后一帧（或两者）的相似区域来预测当前帧的块。编码器会寻找最佳的匹配块，并记录下运动矢量（motion vector）和预测残差。这利用了时间冗余。
块划分 (Block Partitioning): 将图像块划分成不同大小（从宏块到更小的子块），以便更灵活地适应图像内容的变化和预测的精度。
变换 (Transform): 将预测残差进行离散余弦变换（DCT）或其他变换，将空间域的残差能量集中到少数几个低频系数上。这使得后续的量化和熵编码更有效。
量化 (Quantization): 对变换后的系数进行量化，将一些低幅度的系数归零或减少其精度。这是有损压缩的主要步骤，也是影响画质的关键。
熵编码 (Entropy Coding): 对量化后的系数、运动矢量等信息进行无损编码，将其压缩成更紧凑的数据流。

3. 阿里奇点编码器为何能做到“上千倍”压缩且画质影响不大？

阿里奇点编码器之所以能够实现如此惊人的压缩比，很可能是通过在传统技术的基础上，引入更先进的AI驱动（特别是深度学习）的优化和创新，并可能突破了传统编码范式的某些限制。以下是可能的技术方向：

AI辅助的预测和残差编码：
更精准的运动估计与补偿： 传统的运动估计算法在处理复杂的纹理、遮挡、快速运动时可能效率不高。AI模型，特别是卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs），可以学习更复杂的运动模式，更准确地预测运动矢量，甚至预测非线性运动。这能更有效地利用时间冗余。
AI驱动的残差学习： 在传统的编码流程中，残差（即预测值与真实值之间的差异）被编码。阿里奇点可能利用AI模型来直接学习和编码残差的分布特征，或者预测一个更优的残差（甚至可能学习到一些被传统方法丢弃的“有用”的残差信息）。这可能涉及到端到端的神经网络模型，将编码过程视为一个映射函数。
场景理解与内容感知编码： AI模型可以理解视频内容的语义信息（如天空、人物、文字等），并根据内容的视觉重要性来分配比特率。例如，对人脸或关键文字区域给予更高的编码优先级，而对背景纹理等非关键信息进行更大力度的压缩。

端到端的深度学习编码器（EndtoEnd Deep Learning Video Codec）：
这是最可能实现“上千倍”压缩的关键突破。传统的编码器是模块化的，每个模块（运动估计、变换、量化等）都是独立的。端到端的学习方法则将整个编码解码过程视为一个单一的、可微分的神经网络模型。
在这个模型中，编码器和解码器都由神经网络构成，它们通过学习最小化重构误差（或视觉失真指标）和比特率的总和来共同优化。
压缩瓶颈的优化： 神经网络可以在编码过程中，学习到如何将原始视频帧以非常低比特率表示的“隐空间”（latent space）表示。解码器则学习如何从这个隐空间中恢复出视觉质量尽可能高的视频帧。这个隐空间可能比传统方法提取的特征更紧凑，且包含了更丰富的语义和结构信息。
学习“感知编解码器”： 通过在损失函数中引入感知损失（perceptual loss），例如使用预训练的VGG网络来度量重构图像与原始图像在特征空间上的差异，AI编码器可以更好地模仿人眼的感知特性。这意味着即使像素级别的误差较大，只要主观视觉感受相似，AI就会认为它是好的。

更高效的比特分配和码率控制：
AI可以更智能地预测不同块、不同帧对总体视觉质量的影响，从而实现更精细的比特分配策略。这比传统的基于预设模型或简单统计的码率控制更具自适应性。

利用强大的计算能力进行训练和推理：
虽然AI编码器在推理时可能需要一定的计算资源，但阿里强大的算力基础设施（如阿里云的计算资源）可以支撑起极其复杂的AI模型的训练。模型训练完成后，经过优化和硬件加速，可以在特定场景下实现高效的编码。

突破传统编码单元限制：
传统的编码器将图像分割成固定的块进行处理。AI模型可以处理更灵活的区域，甚至像素级别的精细操作，从而更好地捕捉局部细节和结构。

4. “上千倍”压缩比的语境和可能性

“上千倍”的压缩比是一个非常高的数字，需要考虑其适用的场景：

特定内容类型： 对于动态范围小、纹理简单、运动平缓的视频内容，AI编码器可能更容易实现超高压缩比。
特定应用场景： 例如，在监控视频、低帧率视频、或者对实时性要求不那么极致的场景下，可以允许更复杂的编码算法和更低的比特率。
与现有标准的对比： 当与原始未压缩的YUV数据相比，任何一种有损压缩都可能是“上千倍”。但通常的讨论是指与主流的H.264/H.265等标准相比。阿里宣称的“上千倍”很可能是在特定测试条件或特定场景下，与非常宽松的基准（甚至可能是未压缩视频或非常早期的低效编码）相比得出的。更现实的说法可能是，在可接受的画质下降下，相较于现有的SOTA编码器，能获得数倍到十数倍的码率节省，这仍然是巨大的进步。

5. 画质影响不大的原因

即使压缩比很高，关键在于“画质影响不大”。这主要归功于：

对人眼视觉特性的模拟： 如前所述，AI模型学习了人眼对信息的敏感度，优先保留关键视觉信息，舍弃人眼不易察觉的细节。
端到端优化： 通过在整个编码解码链路上进行优化，AI可以学习到如何在保证视觉感知一致性的前提下，最大限度地降低比特率。它可能不是在每个小块上都完美还原，但整体视觉效果依然出色。
失真感知度量： 现代AI视频编码器在训练时，会使用多种失真度量，包括PSNR、SSIM（结构相似性）以及更先进的感知质量评估（如VMAF、LPIPS等），以确保生成的视频在主观上具有良好的观看体验。

总结：

阿里奇点编码器能够实现视频压缩上千倍且画质影响不大的技术，是深度学习在视频编码领域革命性应用的体现。它可能通过以下方式实现：

1. AI驱动的预测和残差编码： 更精准的运动估计和残差学习。
2. 端到端的深度学习编码器： 将编码解码过程作为一个整体神经网络进行优化，学习紧凑的隐空间表示。
3. 内容感知编码： 根据内容的视觉重要性分配比特率。
4. 模仿人眼视觉感知： 通过先进的损失函数和度量来优化主观画质。

这些技术突破了传统编码器依赖固定模块和人工设计的局限，使得视频压缩的效率达到了前所未有的高度。然而，“上千倍”的说法需要结合具体的语境和对比标准来理解，更重要的是其在可接受画质损失前提下实现显著码率节省的能力，这将对视频存储、传输、CDN等领域产生深远影响。

网友意见

编码本身是怎么回事高赞说的很透彻。

无需补充了。

我想补充的是，所谓“互联网大平台”高科技忽悠的套路：

1，把成熟算法的一个关键指数调高，牺牲其他指数，然后对外忽悠“性能提高了XX倍”。

2，利用第三方工具，做一个可以show的应用，比如用某些数据训练一个神经网络，然后对外宣称“智能XX产生了”。

3，用算力堆出来一个正常公司都不会去做的所谓计算，然后宣称“XX云解决了世纪难题”。

4，用攒电脑的办法，所有东西都买别人了，“搞”出来云硬件，用开源代码，换个皮，做成云计算云存储管理软件，然后宣称“云技术世界第一第二”

5，把某一领域的烂大街技术，拿到一个应用领域，做噱头，比如用虚幻三做个支付场景的3d表现，然后对外说“VR支付时代开始了”。

6，用硬件算力、大量后备冗余算力和开源软件堆出来一个并发数，对外宣称“处理了世界上最多并发数的交易”。

把以上这些玩意抛掉以后。

这些“高科技”公司毛都没有。

只剩下大鱼吃小鱼的垄断逻辑。

忽悠着能当高科技，所以不用真的去研究高科技了。

如何看待？又要麻烦丞相出来一次啰……

1.标题党。2.年底了，阿里的KPI考核开始了么？3.欺负读者不会看外网消息

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先介绍一下视频压缩的背景知识：

4K分辨率，8bit色深，24 FPS(Frames Per Second，每秒帧数)的视频未压缩码率是 3840×2160×8×3×24=4,777,574,400 bps=4777 Mbps。压缩1000倍就是4777 Kbps。

国内视频网站的4K视频基本就是这个压缩率。例如爱奇艺(借用少数派某篇文章^[1]的图)，4K内容码率是4816 Kbps：

华为iLab的某份报告中所列数据^[2]（数据有点旧，2017年的，不过似乎现在也没什么变化）：

所以，视频内容压缩1000倍是（抠门视频网站的）常规操作，重点在于画质。

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然后，还是先看看新闻，万一被人当鱼钓了就不好了，随手找到了一个^[3]。

12月15日，2020 年 MSU 世界视频编码器大赛成绩公布，阿里巴巴自研奇点编码器首次参赛就包揽图像失真指标PSNR的两项冠军，该编码器在离线和在线场景下将视频压缩50-1000倍后，均实现了最好的画质。据介绍，奇点编码器未来可为8K超高清视频提供流畅体验。

MSU世界视频编码器大赛是视频压缩领域最权威的赛事，参赛编码器代表了行业发展的风向标，Google、Intel及Netflix等科技公司都曾多次参与该比赛。今年共有21款编码器参赛，最终，阿里自研奇点编码器在PSNR（峰值信噪比）指标中获得两项冠军。

有头有脸的，当然先找消息来源官网^[4]：

划重点：

1. 对比还在进行；
2. FHD分辨率的对比（Part 1）完成了；
3. 对FHD分辨率的主观评价（Part 2），4K视频的报告（Part 3）计划明年1月份发布。

等等，忘了介绍一下MSU世界视频编码器大赛了，这是个莫斯科国立大学图形和媒体实验室支持的项目，对流行的视频编码器编码质量进行对比，从2005年开始第一届。2020年是第十五届了，本届参赛视频编码器名单^[5]：

*AOM成员包含^[6]：

的确是顶级水准。

顺道说一嘴，第8项的Reference x265，x265是2015年，MSU第一届使用HEVC编码进行对比时的最佳整体效率编码器，这里说的最佳效率，是同等画质码率最低的意思，也就是压缩比最高。过往几年的比赛报告中，都以x264作为参照标准，2020年第一次使用x265编码器作为参照标准。

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比赛没问题，直接看结果^[5]：

恭喜字节和腾讯，字节牛逼，腾讯牛逼！！！

等等，我好像在回答阿里编码器的问题？再仔细点看看表格，上面阿里的S265的确出现了很多次，前面全都是最佳画质……晕死，哪个才是？就算新闻说的PSNR，还分avg.log和avg.MSE，还有，为什么avg.log里面，Offline有两个S65；avg.MSE里面，Online也有两个S265的？

下载个免费版报告（马赛克了不少内容，完整版要收950美刀，没钱给）仔细看看。第9页，目标与测试规则中，有这么一段话：

For objective quality measurements we used YUV-SSIM metric (see Appendix F.1) as a main objective indicator, and other metrics (PSNR, VMAF) as an additional quality metrics. Our team is constantly researching the area of objective video quality metrics to find good solutions for large comparisons.

机翻一下：

对于客观质量度量，我们使用YUV-SSIM度量（请参阅附录F.1）作为主要的客观指标，并使用其他度量（PSNR，VMAF）作为其他质量度量。我们的团队一直在研究客观视频质量指标的领域，以便为大型比较找到良好的解决方案。

我记得香港的BTV每年选香港小姐，除了冠亚季军以外，还有什么最上镜小姐和友谊小姐。所以阿里这是拿了个最上镜小姐奖？

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填一下前面的坑：

后面附录再翻了一下，PSNR的avg.log和avg.MSE，就是计算公式不同：

然后online的图免费版报告看不到，看看offline里面， 的两个S265：

关于MSU的online、offline区别：在给定的硬件配置（一台8700K，32G内存的台式机）上，根据开发者提供或者MSU自行找到的最佳编码参数，offline必须满足最低每秒1帧的转码速度，online必须满足每秒30帧的转码速度。

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真的可以压缩千倍画质影响不大么？

这个要看RD曲线。以Offline来说，这次Part1测试的都是FHD视频，帧率大部分是24~30，少数50/60。按照30 FPS来算，每秒数据量1920×1080×8×3×30=1,492,992,000 bps=1493 Mbps。压缩一千倍大概就是1.5 Mbps。

报告中的RD曲线，1.5 Mbps左右，S265码率模式的SSIM只有0.700不到。作为参考，阿里这个编码器在画质模式下，最低SSIM大约在0.775左右，需要2 Mbps多一点的码率。

所以，0.7不到的SSIM画质影响不大？新闻标题是“压缩上千倍画质无损”？这是对采用SSIM作为主要评价指标的MSU开嘲讽么？

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PS：关于SSIM、PSNR、VMAF是什么，以及为什么MSU用SSIM作为最关键的画质指标，说起来有点长篇，就先不说了。如果追更的人多我再找时间给大家介绍一下。

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参考

1. ^视频与编码 - 少数派 https://sspai.com/post/59174
2. ^[PDF]华为iLab：大数据看视界——揭秘10大最 "虐" 网络的视频 https://www-file.huawei.com/-/media/corporate/pdf/white%20paper/10.pdf
3. ^阿里奇点编码器获两项世界第一，视频压缩上千倍画质无损-DOIT https://www.doit.com.cn/p/393368.html
4. ^ MSU Video Codec Comparisons (6 test of lossless, MPEG-4 and MPEG-4 AVC) https://www.compression.ru/video/codec_comparison/index_en.html
5. ^^abMSU Video Codecs Comparison 2020 Part 1 (Fifteen MSU Video Codecs Comparison) http://compression.ru/video/codec_comparison/hevc_2020/main_report.html
6. ^They Developed It. They Benefit From It. They Stand Behind It. | Alliance for Open Media http://aomedia.org/membership/members/

我很难得会骂人，这次就给阿里吧

在这个宣传上，阿里就是个混帐王八蛋，利用普通人不懂技术，搞虚假宣传，欺骗用户，同时侮辱了整个视频编码技术领域从业者。

如果阿里的研发人员知道并且配合这样的宣传，那么你们的良心不会痛吗？

1080p的视频，换算成yuv420是3 MB左右

按30fps计算每秒视频是90+MB

压缩1000倍，是90+KB

换算成码率是 750kbps

这就是H.265的常规水准，这种画质放到pc的大屏幕会有点模糊，放到手机上就比较清晰

这有啥了不起的，就算阿里做了些算法优化改进，那也就比H.265好一点，不可能有质的变化。

如果在这个基础上还能再压缩几倍，还能保持画质，那么就是在挑战信息论了，香农老爷子的棺材板要压不住了。

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