需求痛点：最近接到产品的需求，说到需求的痛点：预览视频多用于前端展示，过大影响端内加载体验，且造成更多存储费用。
HEVC 的标准化工作已经在2013年1月结束了，此后至今的两三年的时间标准化会议组一直在进行着完善，截至本文写作之日，已经更新到了HM16.12版本，并且针对HEVC的下一代标准的准备工作已经开始，所以现在HEVC算是已经完成了，并且最近的更新只是针对一些HEVC的周边，例如3D video coding等。
搭建直播源码的实质就是将开发想法的过程实现到手机屏幕上，在将一款软件开发前，你必须知道如何完美地开发它。对于开发直播APP的团队来说，搭建直播源码是需要参考很多东西的，越完善的直播源码在后期搭建直播平台越轻松。
短视频这两年来站在了风口浪尖上，目前非常的火热，腾讯，阿里巴巴，今日头条等都加入到了这个行列，大家都看到了这个短视频带来的红利，因此很多企业也都争先恐后的开发出各种类型的短视频APP，那么开发短视频源码APP主要有哪些功能呢？
短视频+电商”、“短视频+知识问答”、“短视频+招聘”……在短视频野蛮生长的这两年时间里，除了独立的短视频媒体，“平台+短视频”的商业模式也快速崛起，各类玩家相继入局，不断探索“短视频+”的新玩法和新模式。
短视频作为更加符合移动互联网时代用户触媒习惯的视频内容形式，在内容上和功能上本身就具有很大的想象空间。通过“短视频+”的方式现在有不少平台上搭建和嵌入短视频源码，是一个不错的入局途径。
创业的本质就是找到风口，顺势而为，就像罗永浩说的那样，只要站在风口上，猪都能起飞。
2016 年，DeepMind 推出了第一个能够在围棋中击败人类的智能体——AlphaGo。在之后的几年里，其继任者 AlphaZero 和 MuZero 继续向通用算法进发，用更少的预定义知识掌握了更多的游戏。例如，MuZero 在没有被告知规则的情况下就掌握了象棋、围棋、日本将棋和雅达利游戏。
你闲暇时光会做些什么呢？我相信很多人会刷刷视频来放松一下，由此也可见短视频的火爆程度。其实短视频如今的火热是有迹可循的，一方面，随着智能终端的发展和普及，我国使用手机设备上网的网民已经达到了96.3%，远远超过其他上网设备；另一方面，中国移动互联网络环境不断优化，为消费者的移动端上网体验提供了技术的支持和保障。
压缩宝ApowerCompress中文版是由ApowerSoft 公司开发的一款专业压缩工具。
近期我在我们的开发者群里，经常会看到开发者们对流媒体编码不了解，问了很多问题。（编解码）今天也是有开发者问我：为什么要通过编解码才能播放视频？我刚好想到这么一个有意思的比喻：如果把整个流媒体是一个物流系统，那么编解码就是其中配货和装货的过程。是的，这个过程非常重要，它的速度和压缩比对物流系统的意义非常大，影响物流系统的整体速度和成本。同样，对流媒体传输来说，编码也非常重要，它的编码性能、编码速度和编码压缩比会直接影响整个流媒体传输的用户体验和传输成本。
视频处理平台的核心功能是视频转码，而转码压缩的过程势必会造成视频质量的损失。腾讯音视频实验室技术专家高孟平在LiveVideoStackCon 线上交流分享中根据腾讯丽影平台的开发实践经验，详细介绍了如何利用深度学习在提升视频转码压缩效率的同时提供更高的人眼视觉质量。在LiveVideoStackCon 2019上海 音视频技术大会中，高孟平博士还将介绍无参考质量评估在视频增强的进展与应用。 文 / 高孟平 整理 / LiveVideoStack 直播回放 https://www2.tutormeetpl
我是英伟达深度学习解决方案架构师吴金钟，今天给大家介绍的是英伟达在直播场景中的解决方案。
以我们电脑保存的电影说起，其实它就是通过摄像机和话筒对音视频采集、编码、封装之后的数据。当我们使用播放器进行观看的时候就是进行逆向过程解封装，解码音视频，然后把音频视频数据分别发送到我们的显示器和音响（音视频同步）。互联网的发展让在线视频的播放更加普及，因此视频的在线传输则需要用到相关的流媒体协议（rtmp协议，rtsp协议）。
如何把MP4视频压缩到最小？这是很多人在下载过视频之后，发现视频比较大才会考虑的问题，那么想要将视频压缩变小怎么操作呢？今天就来给大家分享一个热门视频软件压缩的推荐，教你两种方法轻松搞定MP4视频压缩哦，一起来看看吧。
随着互联网的不断发展，流媒体应用已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。从在线音乐、视频到直播和游戏，流媒体技术的应用已经渗透到了人类的日常生活中。TSINGSEE青犀视频垂直深耕音视频流媒体技术、AI智能技术领域，目前已经拥有EasyCVR、EasyNVR、EasyGBS、EasyDSS、EasyRTC等覆盖各个场景与行业的流媒体视频平台。今天我们结合EasyCVR视频融合平台，来分享一下流媒体的相关技术和应用场景。
H.264和H.265是两种不同的视频编码标准，它们在压缩质量和带宽需求方面有所不同。
对于视频流媒体服务而言，高效的视频压缩技术是至关重要的，它能够在保证视频质量的同时降低数据传输成本和带宽需求。本文将详细探讨视频压缩技术在流媒体服务中的优化应用，包括压缩算法、编码标准以及实际部署过程。文章将通过实例和代码示例，阐述视频压缩技术的原理、部署步骤以及未来发展方向。
怎样将视频压缩到最小？视频文件太大的话在传输的过程中会很浪费时间，遇到这种情况我们可以直接将视频先进行压缩，很多小伙伴可能都不知道压缩的方法，下面给大家讲解一个视频压缩技巧，希望可以帮助到大家！
本文由蘑菇街前端开发工程师“三体”分享，原题“蘑菇街云端直播探索——启航篇”，有修订。
大概在去年《WebRTC，P2P技术，IPv6》一文中探讨了互联网p2p技术的基本原理，从资源守恒和分形结构的角度揭示了NAT技术的2个本质：
考虑到MKV和AVI等格式占用太多空间，将视频转换为较小尺寸的格式（如FLV，WMV等）显然是更好的选择。然后，您将很高兴地了解到VLC可以在某种程度上减小视频大小。以下是有关VLC如何转换视频的详细教程。
导语 | 2019年9月7日，腾讯技术开放日·5G多媒体专场在腾讯滨海大厦完美落幕。来自腾讯多媒体实验室的专家们给大家带来了关于5G技术和标准的精彩分享，揭开了许多关于5G的谜团。本文重点给大家讲解5G时代下多媒体标准、多媒体压缩前沿技术的标准化，以及面向未来的多媒体系统架构。
很多人都喜欢在网上下载视频，也会下载不同的视频格式，如AVI视频，下载之后发现视频太大了，在发送的时候特别慢，传输很浪费时间，那么AVI视频怎么压缩？今天就来给大家分享两个超级简单的方法，越早知道越好哦，跟随我一起来看看吧。
很多人都喜欢在有无线网的情况下，喜欢把自己爱看的电视剧，综艺，电影，这些都给缓存下来，慢慢看，但是理想是美好的，现实很骨感，当你下载的过程中，发现视频还没下载完，手机，或者是电脑的内存就已经满了，那这可怎么办呢？如何对flv视频进行压缩，这也是很多人想问的问题，今天就来给大家解答，2种方法教你搞定哦。
《M-LVC: Multiple Frames Prediction for Learned Video Compression 》
面向用户体验的感知视频编码即通过机器学习检测用户感兴趣的视觉感知区域，并重新分配以更多的码率与复杂度。本文来自北京航空航天大学副教授、博士生导师 徐迈在LiveVideoStack 线上交流分享，
疫情期间，教育部明确要求2020年春季将延迟开学，鼓励实施线上教育模式，支持各学校、教育机构利用互联网和信息化教育资源确保学生“停课不停学”。我们此次承担了安徽移动视频业务平台，主要负责视频上传、转码、点播等保证其安全稳定运行。
多年以来，人们设计出许多不同的算法来压缩视频。视频压缩虽然听起来是一个很现代的词，但其实它从模拟视频开始，已经有很长的历史了。在本篇文章中，我会向大家一一介绍视频压缩史上的里程碑事件，正是这些事件的发生才有了今天的视频压缩。从过去到现在，各类视频压缩方法由最初的概念最终演化成现今的标准。很多压缩标准今天还在使用，人们也一直在继续开发和完善新的标准。
一般常用的web服务器都有对向服务器端提交数据有大小限制。超过一定大小文件服务器端将返回拒绝信息。当然，web服务器都提供了配置文件可能修改限制的大小。针对iis实现大文件的上传网上也有一些通过修改web服务器限制文件大小来实现。不过这样对web服务器的安全带了问题。攻击者很容易发一个大数据包，将你的web服务器直接给拖死。 现在针对大文件上传主流的实现方式，通过将大文件分块。比如针对一个100M文件，按2M拆分为50块。然后再将每块文件依次上传到服务器上，上传完成后再在服务器上合并文件。 在web实现大文件上传，核心主要实现文件的分块。在Html5 File API 出现以前，要想在web上实现文件分块传输。只有通过flash或Activex实现文件的分块。
YouTube 等在线视频共享平台需要了解感知视频质量（即用户对视频质量的主观感知），以便更好地优化和改善用户体验。视频质量评估（VQA）试图通过使用客观的数学模型来模拟用户的主观意见，建立视频信号和感知质量之间的联系。传统的视频质量指标，例如峰值信噪比 (PSNR) 和视频多方法评估融合 (VMAF)，都是基于参考的，重点关注的是目标视频和参考视频之间的相对差异。这些指标很适合专业生成的内容（PGC），例如电影等。它们假设参考视频具有原始质量，并从相对差异中推断出目标视频的绝对质量。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 翻译、编辑：Alex 技术审校：章琦 本文来自OTTVerse，作者为Krishna Rao Vijayanagar。 码率vs.分辨率 Easy-Tech #037# 在本文中，我们将讨论OTT领域中视频压缩和处理的基本问题：码率vs.分辨率，哪一个对视频流更重要？很多人都有此困惑，因为这两个因素会对编码器的输出产生深远影响。 你认为该如何选择？ 选择1080p还是720p？
这篇文章中的视频压缩非常适用于教学视频的压缩，因为教学视频中很多帧数的内容都是相同的。 本文作者的CPU是E5-2670，8核16线程。视频压缩工具ffmpeg可以充分利用多线程性能。 原文件大小：1.45GB 与视频压缩软件格式工厂对比，对比情况如下表所示：
有损压缩通过变换和量化技术证明了其在视频压缩中的效率的同时，也表明其会带来量化错误问题。为了补偿这一误差，许多研究者开发了滤波技术，比如去块滤波、样本自适应偏移以及基于维纳的滤波。更进一步的，最近的编码标准将滤波技术应用于环内也取得了图像质量实质上的提高。目前，大部分的滤波技术集中在环路内，作为预处理的滤波还没有被广泛用于有损视频压缩，尤其是最近的视频编码标准 HEVC 和 VVC 中。少部分研究者根据视频压缩标准，基于传统的信号处理技术来进行预处理以提高视频质量，这样做复杂度低但是效率有限。
面对一些海量的高清视频的存储，一个好的高清无损视频压缩解决方案可以为整个项目本身省掉不少费用，常常有用户在苦苦寻找怎么在不损画质的情况下压缩视频。而近期航天安网接到青岛市视频压缩的需求一起来看案例吧！
视频行业卷成红海，如何突破瓶颈，去探索行业的新蓝海，本次LiveVideoStackCon 2022北京站邀请到快手高级副总裁、研发线负责人于冰，以《汇聚音视频新能量，探索行业新蓝海》为题，从视频行业趋势和痛点出发，结合快手自身的探索、演进历程，分享技术变革和突破的思路，寻求行业新增长点。 文/于冰 编辑/LiveVideoStack 本次分享包括三部分，第一是行业困境，第二是寻求痛点即是寻求机会，第三是探索行业新蓝海。 -01- 行业困境，寒冬尽头未见暖阳 在经历了蓄势、转型、爆发三个阶段后，中国短视
不管是在工作中还是在生活中，我们都没办法避免要发送一些图片，而像一些在排版文档时，有时候图片尺寸就会比较大，这使得我们在传输的过程中，会比较慢，需要等待一些时间才行，这是就需要对PNG图片进行压缩了，这样提高传输的效率，那么PNG图片如何压缩？这是很多人比较关心的话题，这不今天就来为大家介绍5款图片压缩神器哦，让你轻松搞定图片压缩。
咱们平时如果经常拍视频的话，都会遇到一个困境：视频文件太大了，存储的时候需要占用很多的空间。如果直接使用视频压缩工具来压缩码率的话，又会担心损失了视频的画质，这该怎么办呢？
来源：Video Insiders 主讲人：Ramzi Khsib 内容整理：杨晓璇 AWS Elemental 的首席软件工程师 Ramzi Khsib 分享了他对视频编解码的现状和未来前景的看法，讨论了 AVC、HEVC、VVC 和 AV1 的市场采用情况，内容自适应编码，硬件与软件的实现，以及如何利用机器学习工具提高现有编解码器的压缩效率。 目录 前言 传统编解码的现状和未来 码率控制——QVBR 机器学习在视频压缩中的应用 总结 前言 Video Insider 是一个有关视频的专业节目，两位主持人
最近在做视频后期处理，但是我发现 AE 的文件都很大，大概一个 10 分钟视频 10G ，所以有什么办法让他输出的文件变小？一个方法是使用 MPEG 输出。 本文告诉大家如何让 AE 输出 MPEG 让视频变小。
传统的混合视频编码框架和现有的基于深度学习的视频压缩（DLVC）方法都遵循相同的视频压缩方法，通过设计各种模块来减少空间和时间冗余。它们使用同一帧或相邻帧中的相邻像素作为参考来导出帧内或帧间预测值。由于视频序列是以高帧率（例如30fps或60fps）捕获的，因此同一场景可能出现在时域中高度相关的数百个帧中。然而，现有的压缩策略并不能很好地去除块级或帧级预测中的场景冗余。
屏幕监控数据的管理就跟整理书房一样，既要提高效率，还要省点存储成本。视频压缩算法就像是书架上的魔法工具，可以在不损坏图画的情况下，把数据量“瘦身”一下，让数据管理变得更轻松。以下是一些利用视频压缩算法优化屏幕监控数据管理的方法：
由于人们每天对视频的数量需求巨大且分辨率在不断提高，这使得视频压缩仍然是一个非常热门的话题。现有的流行的视频压缩算法，如 MPEG 和 H.26x 族，都是通过计算像素块的运动来估计这些块在附近帧中的外观。除了估计位移外，还存储量重建误差的近似值。
哈喽，这几天天气真的让人烦躁，想好好的出去玩玩都不行，每次外出拍了一段视频想分享到朋友圈总是分享不出去。
孙龙波，携程内容信息研发部 Native 开发 leader。目前主要负责携程攻略，行程，视频直播等项目的前端开发和团队管理。
众所周知，一幅图像由许多个所谓像素的点组成，如下图中的“O”表示一个像素，大量的统计表明，同一幅图像中像素之间具有较强的相关性，两个像素之间的距离越短，则其相关性越强，通俗地讲，即两个像素的值越接近。换言之，两个相邻像素的值发生突变的概率极小，“相等、相似或缓变”的概率则极大。
在本系列前面的帖子中，我们连续梳理了Netflix、YouTube、Beamr、EuclidIQ、Bitmovin、Harmonic、V-Nova、Cisco、MediaMelon、AWS Elemental及Mux在CAE (Content Aware Encoding) for ABR领域的一些进展，本文将简要介绍一下编码优化领域的另一位成员 — ZPEG在这方面的技术动态。
近年来，视频内容几乎占据了所有互联网流量的80%。因此，为视频存储和传输设计高效的视频压缩方法至关重要。传统的视频编码标准，如 AVC, HEVC 和 VVC 等，都是在过去几十年中基于块分割、线性离散余弦变换（DCT）等手工设计模块搭建的。最近，研究者对基于深度学习的视频压缩方法越来越感兴趣。现有方法通常采用深度神经网络实现运动补偿和残差/条件编码，并优化端到端压缩框架中的所有模块，展现出了有希望的结果。
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