В эпоху стремительного роста потокового видео и стремительного развития цифровых технологий качество изображения становится ключевым фактором для пользователей и контент-провайдеров. Современные видеокодеки пытаются найти баланс между высокой степенью сжатия и сохранением визуальной достоверности. Одной из наиболее перспективных разработок в этой области стала технология AV1@Scale, особенно в ее аспекте, связанном с синтезом пленочного зерна. Этот метод позволяет сделать изображение более естественным и реалистичным, одновременно минимизируя потери деталей при сжатии. AV1 — открытый видеокодек нового поколения, разработанный Альянсом за открытое медиа.
Он уже завоевал популярность благодаря высокой эффективности сжатия и улучшенному качеству при меньшей битрейте по сравнению с предыдущими стандартами. Однако с ростом требований к визуальной достоверности стало очевидно, что классические методы сжатия не всегда справляются с задачей передачи мельчайших деталей, таких как пленочное зерно, которое является важной частью художественной выразительности в кино и видео. Пленочное зерно, образуемое при съемке на кинопленку или имитируемое в цифровой обработке, существенно влияет на восприятие изображения, придавая ему текстуру и глубину. При сжатии видео и минимизации битрейта зернистость часто теряется, что приводит к ощущению чрезмерной гладкости и искусственности. Для борьбы с этой проблемой был разработан метод синтеза пленочного зерна, который интегрирован в AV1@Scale.
Метод AV1@Scale для синтеза пленочного зерна представляет собой комплексный подход, использующий машинное обучение и аналитические модели для восстановления текстурного шума, характерного для пленочного изображения. Вместо простой передачи исходного зерна, которое при сжатии теряется или искажается, технология восстанавливает или синтезирует его на стороне декодера. Это обеспечивает визуально натуральное зерно, минимизирует шумовые артефакты и сохраняет художественное оформление видео. Важный момент заключается в умении системы адаптироваться к различным условиям съемки и типам контента. Например, кинематографические сцены с плотным зерном имеют совсем другие характеристики, нежели художественные или документальные кадры.
Алгоритмы AV1@Scale анализируют особенности видео в реальном времени и применяют соответствующие модели синтеза зерна, что позволяет добиться оптимального визуального результата без дополнительных затрат пропускной способности сети. Преимущества технологического решения AV1@Scale с синтезом пленочного зерна охватывают не только качество видео, но и эффективность его доставки. За счет уменьшения необходимости сохранять мельчайшие шумы в передаваемом потоке достигается значительная экономия битрейта, что особенно критично для потоковых сервисов и платформ с ограниченными ресурсами. Пользователь получает гораздо более качественное и насыщенное изображение, а провайдер — оптимальное использование сетевых возможностей. Современные мультимедийные платформы на базе AV1 уже успешно внедряют такие технологии, что подтверждается примерами из практики крупных стриминговых сервисов и медиа-компаний.
Их эксперименты показывают, что синтез пленочного зерна и адаптивное управление качеством позволяют повысить вовлеченность аудитории и снизить расходы на доставку контента. Интересно отметить, что исследователи и инженеры вкладывают значительные усилия в доработку алгоритмов синтеза зерна для работы в реальном времени и при низкой задержке, что открывает перспективы для использования AV1@Scale в таких областях, как видеоигры, видеоконференции и интерактивные трансляции. Все эти направления требуют высокого качества изображения и минимальных искажений даже при ограниченных вычислительных ресурсах. Помимо технических аспектов, развитие AV1@Scale с синтезом пленочного зерна имеет важное значение с точки зрения поддержки открытых стандартов. В условиях растущей конкуренции и фрагментации рынков видеокодирования использование открытых, не требующих лицензионных отчислений технологий становится преимуществом для разработчиков и потребителей контента.
