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01 ·動画圧縮·★ 会員·論文·13分で読めます ニューラル圧縮 — 学習するコーデック End-to-end Optimized Image Compression JPEGの量子化テーブルもH.264の予測モードも、人間が実験して手で決めた表でした。ニューラル圧縮はその設計自体をデータから学習させます。オートエンコーダとエントロピーモデルという2本柱、量子化が微分できない問題の回避策、ハイパープライア、そしてJPEG AIに至る標準化の焦点と現場の落とし穴までを1から解説します。 02 ·動画圧縮·★ 会員·12分で読めます 動き補償を1から — 動画圧縮の9割はここ 動画のビットの行き先を決めているのは、変換でも量子化でもなく入口の予測です。ブロックマッチングが本当は何を最小化しているのか、なぜ動きベクトルは物体の動きではないのか、P/Bフレームの参照構造とGOPの切れ目が配信でどう事故になるのかを、前提知識なしで1から解きます。 03 ·動画圧縮·★ 会員·9分で読めます H.264からAV1へ — コーデック世代交代の実際 20年使われ続けるH.264と、ロイヤリティフリーを掲げて登場したAV1。符号化効率・計算量・ライセンスという3つの軸で世代交代の実際を解き、どちらをいつ選ぶかの判断基準まで1から解説する。 04 ·動画圧縮·★ 会員·10分で読めます 動画圧縮を1から — 動き補償とGOP 1秒30枚の写真を別々に圧縮していては、いまの配信帯域にはまるで届きません。フレーム差分がなぜ破綻するのか、動き補償は何を送っているのか、I/P/BフレームとGOP、CBR・VBR・CRFが何を一定に保つのか。最後は配信担当が実際に決めるキーフレーム間隔まで降りていきます。