AI就像一個加速器，正在滲透在多媒體應(yīng)用的方方面面，改進(jìn)甚至顛覆傳統(tǒng)的圖像視頻處理方法。本文整理自騰訊云高級研發(fā)工程師劉兆瑞在LiveVideoStackCon 2020北京站上的演講，將從超低碼率壓縮場景下AI技術(shù)在前置處理中的優(yōu)化、AI技術(shù)的畫質(zhì)修復(fù)探索以及智能編輯場景的落地實踐三個方面展開。

大家好，首先非常榮幸有機會收到LiveVideoStack邀請來和大家分享騰訊視頻云在AI視覺上的落地實踐與應(yīng)用，以及AI視覺泛化應(yīng)用過程遇到的機遇和挑戰(zhàn)。

首先簡單做個自我介紹，加入騰訊以后，就一直在騰訊視頻云工作，早先負(fù)責(zé)PSTN云通信平臺，之后進(jìn)行極速高清轉(zhuǎn)碼平臺的研發(fā)工作，與此同時也針對視頻的場景和特性進(jìn)行編碼器的優(yōu)化?，F(xiàn)在主要負(fù)責(zé)騰訊明眸（畫質(zhì)修復(fù)、畫質(zhì)增強）的研發(fā)工作，該工作與騰訊多媒體實驗室聯(lián)合研發(fā)，已經(jīng)在騰訊視頻云上得到比較好的落地與應(yīng)用。 今天分享的內(nèi)容更多以一個工程師的角度，和大家分享我們是如何把AI視覺真正的落地，應(yīng)用在廣泛、海量的視頻處理過程中。所以在技術(shù)選型上，可能不會去選擇目前state of the art的技術(shù)，更多會考慮模型的穩(wěn)定性、泛化能力以及資源的消耗、成本。接下來的分享是我們在實際落地過程中遇到的問題、踩過的坑，以及我們的一些trick。希望能為做類似業(yè)務(wù)落地的同學(xué)提供一定的參考。

上圖是騰訊視頻云在直播點播媒體處理、智能編輯等方面的產(chǎn)品矩陣，可以看到，無論是直播、點播中應(yīng)用的視頻壓縮和畫質(zhì)修復(fù)技術(shù)，還是智能編輯中應(yīng)用的審核、識別、標(biāo)簽等技術(shù)，都離不開AI的支持。 01極速高清，視頻壓縮的挑戰(zhàn) 近年來，視頻編碼領(lǐng)域也是在飛速發(fā)展，從H264編碼標(biāo)準(zhǔn)到現(xiàn)在的H265再到AV1。但是從實際用戶的使用情況觀察，目前H264標(biāo)準(zhǔn)依舊是主流，甚至90%以上的用戶還在使用H264。其實，H264已經(jīng)是十幾年前的標(biāo)準(zhǔn)，有很多可以優(yōu)化的痛點，我們希望可以結(jié)合AI技術(shù)，使H264在當(dāng)前標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，獲得新的編碼壓縮增益。 1.1 極速高清，單一視頻的極致壓縮

首先簡單對騰訊云極速高清產(chǎn)品做個定義，簡單而言它是一個結(jié)合了前置處理、編碼器優(yōu)化的整體視頻壓縮解決方案。給客戶提供更低碼率的同時，保證主觀感受不變差，甚至更好的主觀感受。 提到壓縮肯定離不開編碼器，從編碼器角度來說，目前x264其實是非常成熟、優(yōu)秀的編碼器，但它仍然存在一定優(yōu)化空間，比如x264是通用的編碼器，不會針對一些垂直領(lǐng)域去做調(diào)優(yōu)，但對于云服務(wù)的一些垂直場景，編碼器內(nèi)部還有很多可以調(diào)試優(yōu)化的地方。在不同垂直品類的視頻場景，我們在碼率控制、rdo分析、deblock濾波等等編碼器內(nèi)部都做了新的編碼工具。同時視頻源的質(zhì)量也是參差不齊的，所以針對不同質(zhì)量的視頻源會進(jìn)行銳化、去噪等輔助操作。極速高清方案整體壓縮下來，與普通轉(zhuǎn)碼相比會有額外20%-40%的碼率節(jié)省。 1.2 場景分類，海量視頻的分類壓縮 但是對于云上業(yè)務(wù)，每天轉(zhuǎn)碼海量的視頻，我們不可能針對每個視頻tune編碼特性和參數(shù)，而我們在編碼器上很多優(yōu)化的編碼工具都是針對垂直場景，如果使用場景不匹配，會出現(xiàn)一定的反效果。所以針對不同場景、不同品類，和編碼團隊配合，更好的使用編碼工具是非常有意義的一件事。

上圖是一個簡單的直觀對比，左邊兩張圖像使用同樣的銳化強度處理，但游戲場景會有失真的情況。從編碼器的對比來看，如果你使用同樣crf35的編碼強度去壓縮，可以發(fā)現(xiàn)大逃殺類游戲已經(jīng)產(chǎn)生了大量模糊，但秀場視頻還能夠保持不錯的質(zhì)量感官。

前面提到視頻場景分類的必要性，我們在場景分類的模型選擇上是基于CNN的，主要是考慮CNN模型已經(jīng)非常成熟、穩(wěn)定，同時資源的消耗也比較低，速度能夠達(dá)到我們實時的需求。此外，CNN在推理過程中使用CPU就可以達(dá)到我們的要求，這也是一個非常誘人的優(yōu)點，畢竟在很多情況下，GPU資源還是相對比較稀缺。 1.3 基于AI的輔助壓縮

我們通過場景分類來更好的利用編碼特性和工具，但我們也知道在編碼中沒有極限，尤其是To B服務(wù)要滿足客戶的各類需求。比如實際場景中的一個例子，源是非常復(fù)雜的高動態(tài)的MV類視頻，需要輸出720P@30fps，并且壓縮到500Kbps以下，同時因為播放端等因素限制，必須使用H264編碼。上圖是使用x264編碼器在slow復(fù)雜度下壓縮出來的效果，可以看到這個壓縮出來的結(jié)果還是比較差。

下面跟大家分享下，我們對于這個問題的嘗試和思考過程。我們知道碼率、質(zhì)量和分辨率之間是有一個間隔交錯的區(qū)間，也就是說在碼率非常低的情況下，低分辨率的質(zhì)量（視覺效果）可能會優(yōu)于高分辨率。從原理上來看，低分辨率和高分辨率相比，細(xì)節(jié)信息是更少的。用低碼率來壓縮高分辨率視頻，會出現(xiàn)非常多的塊效應(yīng)。而低分率視頻對人眼的感官來說只是模糊、不夠清晰。因此可以通過一些模糊、去噪的手段，主動減少一些視頻細(xì)節(jié)。這樣處理后，整個視頻的塊效應(yīng)變少了，當(dāng)然也會帶來額外的模糊效應(yīng)。從客觀指標(biāo)來看（PSNR、SSIM、VMAF）,各個指標(biāo)都有比較大的降低，雖然主觀有一定提升，但從客觀指標(biāo)和整體方案來看，并不完美。

首先分析下模糊方案的缺點，模糊去噪的處理過程中，并不知道編碼器的傾向喜好，會按照去噪算法統(tǒng)一的磨平細(xì)節(jié)，而沒有考慮編碼過程。所以我們思考是否可以基于AI視覺的技術(shù)，做一個reduce artifact的filter。我們希望這個filter能夠主動磨掉一些細(xì)節(jié)，使視頻和編碼器有更好的親和性，也就是說這個視頻會更容易被編碼器壓縮，與此同時它不會把人眼關(guān)注的、明顯的邊緣磨掉，也就是在保證主體清晰度的前提下，編碼客觀指標(biāo)也不會大幅下降。我們在模型訓(xùn)練的過程中，引入了編碼過程，shuffle后還原的圖像不直接計算loss，而是進(jìn)行一次視頻壓縮，用壓縮后的圖像來計算loss。低碼率壓縮時，先經(jīng)過reduce artifact處理，再進(jìn)行轉(zhuǎn)碼，畫面的人眼感官會有一個顯著的提升。 02騰訊明眸—永恒的追求，畫質(zhì)提升 2.1 視頻超分辨率

提到畫質(zhì)修復(fù)、畫質(zhì)增強，肯定離不開超分辨率。目前超分辨技術(shù)已經(jīng)取得一定的突破，可以大規(guī)模的落地使用。其中，基于ResNet的WDSR模型目前有比較好的超分效果和穩(wěn)定性?；赪DSR的視頻超分有比較好的連貫性和穩(wěn)定性，對每一個視頻幀獨立處理，連接成視頻后不會有頓挫、抖動現(xiàn)象。 實際場景挑戰(zhàn) — 訓(xùn)練數(shù)據(jù)

在實際落地的過程中，還有很多新的問題需要關(guān)注和解決。首先訓(xùn)練數(shù)據(jù)非常重要，以上圖為例，左邊的視頻已經(jīng)有非常多噪點和模糊的情況，如果像實驗環(huán)境下的視頻一樣使用無損的下采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，效果其實是微乎其微的。針對這樣的情況，我們會把圖像進(jìn)行下采樣，然后用比較高的CRF值（比較差的編碼質(zhì)量）對這個圖像進(jìn)行編碼，這樣訓(xùn)練數(shù)據(jù)中就有很多的噪點、偽影信息，訓(xùn)練出來的模型也會有比較好的去偽影能力。 海量視頻的分類超分

對于云上業(yè)務(wù)來說，每天需要處理海量的視頻數(shù)據(jù)。如果對一個高清晰的視頻進(jìn)行超分，同時超分的模型是由一個高CRF數(shù)據(jù)集訓(xùn)練提供，會發(fā)現(xiàn)超分后視頻的很多細(xì)節(jié)被磨平損失，反之亦然。所以不同訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)造的模型與視頻源之間要有一定的匹配關(guān)系。針對這種場景，我們通過CRF值來構(gòu)造多種壓縮強度的數(shù)據(jù)源，進(jìn)而用這些數(shù)據(jù)源訓(xùn)練出不同強度的超分模型。當(dāng)需要進(jìn)行超分處理時，先使用基于CNN清晰度分類模型，對視頻源進(jìn)行分類，判斷視頻源的清晰程度，然后使用跟清晰程度匹配的超分模型來進(jìn)行處理。 Y or RGB？

接下來跟大家分享下落地過程中遇到的問題。團隊最開始基于Y通道進(jìn)行超分，但經(jīng)過一段時間的運營，發(fā)現(xiàn)視頻源是清晰的情況下，如果單獨把Y通道單獨提取出來會有很多奇怪的紋理和毛刺，超分后會放大這些異常。如果基于RGB超分則不會有這樣的問題。雖然Y通道有自身的缺點，但在實際的落地過程中，很多場景還是離不開基于Y通道的超分。比如直播中的 4K超分，為了保證實時性，會對一路直播流進(jìn)行分布式的拆分，路由到多臺GPU節(jié)點進(jìn)行處理，而在分布式超分的場景中，使用Y通道傳輸可以節(jié)省帶寬的消耗。 老片場景超分辨率：細(xì)節(jié)補足與幀間穩(wěn)定性

對于一些老片的場景，基于ResNet和CNN的超分模型，雖然可以提升視頻質(zhì)量，但是其對視頻細(xì)節(jié)的捕捉能力還不夠強，上述模型可以把一個非常差的視頻提升到還不錯的程度，但與目前所認(rèn)可的高清還有一段差距。這種老片的視頻場景，可以通過GAN網(wǎng)絡(luò)來優(yōu)化，GAN網(wǎng)絡(luò)具有比較強的細(xì)節(jié)補充能力，這種補齊比較符合人眼感官，帶來視覺效果的提升。當(dāng)然，GAN網(wǎng)絡(luò)在實際落地的過程中，還有很多需要解決的問題，首要問題就是GAN的不穩(wěn)定性和幀間一致性的優(yōu)化。 2.2 快速、可控的色彩增強

在色彩增強方面，這里將MobileNet的特征與HSV色彩直方圖相結(jié)合，作為一個融合特征去分類訓(xùn)練，通過這個模型來獲取調(diào)整對比度、亮度和色度的參數(shù)。這樣處理后的模型比較小，速度也非常快，有利于大規(guī)模落地使用；其次，它不是端到端的處理，所以整個過程是可控的，由于顏色的變換對于人眼來說是非常敏感的，因此在落地的過程中，我們也更傾向于使用中間過程可控的方式。

從上面三張圖片的對比來看，足球和暗場景都會使色彩變的更加鮮艷，同時對于游戲場景，也能比較好地保證原始視頻顏色的本真。 2.3 視頻流暢度提升，視頻插幀

最后再介紹下我們在視頻插幀所做的工作。相比于光流法，落地過程中更傾向于CAIN模型結(jié)構(gòu)。CAIN網(wǎng)絡(luò)的特性在于下限很高，穩(wěn)定性比較強，很少有大面積的模糊錯插。當(dāng)然與光流法相比，CAIN插出來的清晰度較差。場景分割也是插幀中必不可少的一項操作，對于判斷出的場景分割點，可以跳過不進(jìn)行插幀，避免變化太大的問題。場景分割的實現(xiàn)方案可以考慮移植編碼器的screencut算法，其在性能和穩(wěn)定性上都經(jīng)過了千錘百煉的優(yōu)化，適用于大規(guī)模的落地使用。

上圖是我們使用插幀效果的對比，雖然手部有一定程度的模糊，但在視頻播放過程中，由于前后兩幀都是清晰的，考慮到視覺殘留效應(yīng)，這種小的模糊是完全可以接受的。 03云端全鏈路視頻智能生產(chǎn) 最后再介紹下我們在視頻編輯部分所支持的一些能力。 3.1 制作云 — 從生產(chǎn)、編輯到消費的全鏈路

視頻制作云，其集成了新一代的云端遠(yuǎn)程界面制作，通過超低延時協(xié)議把各地信號流傳到云端進(jìn)行導(dǎo)播，支持了在線剪輯和AI識別等處理，同時我們也為企業(yè)也提供了從生產(chǎn)到編輯到消費的全鏈路，支持一鍵分發(fā)到各大消息平臺。

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