想提升画质又省带宽钱？视频平台应该这么选

云栖网：随着直播、短视频等内容形态的全面爆发,视频行业在度过“风口”期之后,如今已走入稳步发展阶段,优质内容和用户体验成为了占领市场高地的关键因素。

作为视频行业的一名观察者,我在与很多视频行业的从业者交流的时候,发现他们对技术问题最担心。视频行业可以说是个应用最新科技较为快速的一个行业,如何吸引来用户,靠的就是好的用户体验,用户在你的平台上观看视频时能做到清晰流畅不卡顿,这对一个视频运营商的成本和运营提出了考验,这对视频从业者提出了难题。

这是因为,为用户创造良好的体验与带宽成本的上升有着直接关系。如今,头部的视频平台的带宽成本基本都在亿元级别,比如已在美国上市的虎牙直播,他们2018年第二季度财报就显示,由于平台上的平均月活增加和视频质量提高导致带宽使用量增加,带宽成本达人民币1.61亿元。

在视频服务中,想要有清晰流畅的观感,就要承受高昂的带宽成本,为了控制居高不下的带宽成本,视频运营商可谓是想了各种办法,想要在成本和效果上达到平衡,但一直以来效果并不明显。

这就是我写这篇文章的原因。我们先请出今天的主角:阿里云的窄带高清、腾讯云的极速高清、金山云的集智高清。为什么是这三家?第一,这三家目前在视频行业上的声量最大,而且据我了解,这三家云服务商的产品,是视频平台首先考虑的对象。第二,除了这三家云服务商,像华为、网宿也有类似的产品,但是他们基本上没什么声音,而且我也没有听说他们的产品在哪家视频平台有应用,所以我们今天的盘点,就以三大云服务商的“高清”类产品为主吧。

阿里云的窄带高清、腾讯云的极速高清、金山云的集智高清可以说是现在市场上的顶尖产品,他们有着共同的特征——都号称能以“黑科技”帮助视频行业提升视觉效果、大幅节省带宽,接下来,我们先来一一列举他们各自的绝活儿,然后再帮大家分析他们的共性和差异,以便帮助视频从业者选择最为合适的产品。(PS:心急的可跳过产品介绍,直接看文章的总结部分)

窄带高清

阿里云作为国内云计算市场的老大哥,其实三年前就提出了窄带高清的概念,它是一套以人眼的主观感受最优为基准的视频编码技术,研究在带宽受限情况下,如何追求最佳的视觉感受。2016年时,阿里云推出了窄带高清的1.0版本,2017年发布了2.0版本,这个版本号称“可用H264达到H265的效果,在720P分辨率的情况下,让视觉感官也能达到常规1080P的标准,这种技术可以将视频的带宽成本节省20%以上”。

无论是窄带高清、极速高清还是集智高清,它们都试图在成本和体验之间寻求一种平衡,我们先说窄带高清在这方面的努力,视频播放流程包括采集、上传、片源修复、转码参数分析、编码切片、加密、存储、分发、播放这九个步骤,那么对于一个视频平台的用户来说,在观看视频内容时,又会受到清晰度、分辨率、码率、帧率、算法这些因素的影响,窄带高清需要从这些角度提高观看体验和降低成本。

在编码前,窄带高清会先对视频内容有一个分析,会基于算法判断场景,分析内容中的动作、内容、纹理等元素,判断内容是什么类型,再根据用户对此类片源的清晰度预期设置码率,选择最佳分辨率,这样可以保证观感和码率的合理。

举个具体的例子,窄带高清在优酷中的一些应用,以视频网站B上的720P片源为例,优酷用540P的效果可以实现相当的效果,码率则节省40%以上。

采用窄带高清的画质对比(图片来源:云栖社区)

极速高清

腾讯云的极速高清技术虽然晚于阿里云的窄带高清,但表现十分强劲。按照腾讯云的说法,极速高清技术又可以称之为“智能动态编码技术”,它运用机器深度学习,通过视频场景智能分类、编码参数匹配、前置处理、编码动态优化、码率智能控制等技术,智能处理视频内容,匹配优质编码参数,以更低的带宽成本,为用户提供高清视频直播流。

首先,极速高清会通过深度学习形成各种视频场景的模型库,同时会分析和判断实时视频直播流,从而匹配相应的场景模型。接下来,再结合视频源码率、分辨率、帧率、纹理和运动变化等,选择最合适的编码参数。同时,根据场景分类和用户对内容的要求,结合画面纹理和实时运动检测进行前置处理。

此外,极速高清还支持编码动态优化,可针对不同视频类别,同一个视频内不同视频段,应用完全不一样的编码参数,且支持编码参数按帧实时更新生效。目前,腾讯云的极速高清技术在国内视频、直播等行业已经逐渐开始应用。

举个例子,下图是一个游戏直播场景的对比图,上图显示的是处理前的视频截图,大小4M,下图是极速高清处理后的视频截图,大小2M,在腾讯云的宣传中,极速高清可在画质不变的前提下,帮助视频平台节省带宽成本。

游戏直播视频,大小4M(图片来源:腾讯云官网)

极速高清处理后视频,大小2M(图片来源:腾讯云官网)

集智高清

作为排在阿里云、腾讯云之后的云服务市场的老三,金山云的集智高清推出的时候虽然晚,但可以说是后起之秀。与窄带高清和极速高清相比,集智高清看似和前两者相似,但其实也有着自己的特点。

集智高清通过深度神经网络对视频画面内容进行感知,优化主观体验和智能调节编码,对视频进行画质增强,提升视觉效果,适配更高清屏幕,改善视觉感受的同时,帮助视频平台节省20%—40%视频传输带宽,适用于多种视频场景。

在视频场景分类上,集智高清通过深度学习方式,形成了十余大类,几十种小类视频场景模型库。视频平台在使用集智高清服务时,可根据不同的视频场景进行分类实时识别,根据不同场景的识别结果,配置适合此类场景的编码参数,根据纹理和运动变化幅度等,选择最合适的编码模板参数。

在处理视频时,集智高清可对不同区域进行分层,针对每一层进行处理,保护人眼视觉核心区域,对此区域内的宏块编码进行锐化、亮度增强等技术处理,减少不重要的区域的码率,将视域进行精细化处理,加强用户的视觉体验。

集智高清所包含的视频画质增强技术,则以更小的视频文件实现更清晰画质和更低码率。如动态元素较多时,使用更高码率,相反则使用更低码率,针对视频图像的静止部分,分配更低码率,动态部分则分配更高码率。其中,集智高清主要对人眼关注区域进行画质增强,相对弱化非重点区域,这样既可以保证视频的清晰流畅,又能够降低码率,为视频平台节省成本。

在这里我们列举综艺和游戏两个具体的例子。首先以熊猫TV出品的综艺节目《PandaKill》为例,集智高清针对节目中的灯光和反光点,通过AI建模,将人眼感受不到的灯光和反光消除,将纹理保存下来,这样节省了更多带宽。

《PandaKill》画质对比(左为原片,大小5M,右为集智高清处理后视频,大小3M),在金山云的宣传中,集智高清能够在画质不变的前提下,帮助视频平台节省带宽

第二,我们以《英雄联盟》的直播举例。集智高清运用码率智能控制和编码动态优化,将AI画质增强至视频的细节中,画质由此得到了提升。另外,集智高清根据人眼关注的内容做视觉感知保护,对占码率的其它区域进行优化,实现画质增强的同时节省了带宽。我们从下图中,集智高清处理前后的对比图中即可看出。

游戏直播视频

集智高清处理后视频

总结

说了这么多,我们最后需要总结一下这三大产品的共性和差异。我们先说共性,无论是窄带高清、极速高清还是集智高清,它们都是在如今视频内容形态多元化的背景下,视频行业由于竞争白热化,平台为了吸引用户,纷纷采用技术手段提升观感,降低成本的产物。

因此,三大产品均基于云计算、大数据、AI,通过深度学习建立视频场景模型库,基于算法判断场景,分析内容和纹理等元素,对视频内容进行智能处理以及调节编码,以达到适配移动终端的高清屏幕,提升视觉效果和降低带宽成本的目的。从这个角度上说,三个产品都是视频平台不错的选择。

我们再来说说差异。视频企业选择这三个产品的目的相同,但它们又各有千秋。首先,三个产品应用人工智能技术的时间点不同。阿里云的窄带高清起步最早,起到了教育市场的作用,在时间上他们是领先的。但是在人工智能技术的运用上,窄带高清却相对滞后,直到2017年窄带高清的2.0版本发布时,才有了诸如“基于智能算法来判断视频场景”这类带有人工智能的特点,而腾讯云的极速高清和金山云的集智高清在推出时,就天然包含人工智能技术。不要忽视这个时间点的作用,这意味着,极速高清和集智高清在推出后,就有了与窄带高清叫板的底气。

第二,三个产品的应用场景不同。阿里云的窄带高清在优酷上支持高清剧集的例子说明,这个产品在点播上应用得最为广泛。腾讯云的极速高清宣传的一个重点是助力央视网今年的世界杯直播,所以体育赛事类的直播是他们的重头戏。金山云的集智高清则集中在游戏、综艺和秀场直播上面,这三个场景是他们的“最爱”。

以上就是我的观点,希望各个视频平台在选择适合自己的产品和服务时,本文能够带来一点帮助和启发。