现代人工智能技术能神乎其神的将一个人的脸严丝合缝的移植到另一个人的照片或视频里，类似于ZAO这类风靡一时的应用就能让用户将指定头像切换到一段视频中的对应角色里，而且表情变化看不出任何违和感，我们本节提到的可变编解码器就能实现类似功能。
INR（Implicit Neural Representation，隐式神经表示） 通常学习坐标到值的映射以支持原始信号的隐式重建。当使用 INR 编码视频时，可以通过对各个输入视频执行模型压缩来实现视频压缩。与其他方法相比，INR 方法表现出相对较高的解码速度，但未能提供与视频压缩领域的最新技术相当的速率质量性能。这主要是由于所采用的网络架构的简单性，限制了它们的表示能力。现有的一些 INR 方法使用的卷积层或子像素卷积层在参数效率上存在问题，而基于傅立叶的位置编码在训练时间上较长且只能达到次优的重建质量。
关于作者：Milter，一名机器学习爱好者、NLP从业者、终生学习者，欢迎志同道合的朋友多多交流
Matroska封装格式非常灵活、兼容性好，既适用于本地文件存储又可以进行实时流传输。本篇文章主要探讨Matroska的编解码器映射，如何封装视频流、音频流、字幕流。如果要Matroska的介绍、功能和基本结构，请查看上一篇文章：走进音视频的世界——Matroska封装格式的介绍(一)。
本帖参考Adrian Pennington近期发表在IBC的文章MPEG heads to the holograph，重点介绍了MPEG正在推广的基于视频的点云压缩技术 (V-PCC)。V-PCC解决了3D点云（空间中的一组数据点）的编码，以及相关的例如颜色的属性。其目的是启用包括人物角色表示在内的新应用。换句话说，人形化身或全息图作为沉浸式扩展现实的一部分在不久的将来就会实现。
视频产业现在处于一个十字路口，巨大的视频服务行业每年价值约 2000 亿美元。视频占互联网所有流量的 80%，这个比例还在增长。而在这 80% 的流量中，80% 是由 H.264 比特流组成的 -- 这是当今主流的视频编解码器。但 H.264 是在 2003 年实现标准化的，整整 18 年了，现在时机已经成熟，需要一个更新、更强大的编解码器来取代它。
在传统的 2D 摄影中，从物体上的一个点发出的光被镜头聚焦到传感器上的一个点上，因此我们可以获知从该点发出的光的强度，但是丢失了光线的方向信息。
为了使得方法的介绍更清晰，本节将简要分析隐式神经编码与以往端到端编码在训练过程以及传输码流部分的区别。
一个图像可以视作一个二维矩阵。如果将色彩考虑进来，我们可以做出推广：将这个图像视作一个三维矩阵——多出来的维度用于储存色彩信息。
Stable Diffusion是最近在图像生成领域大火的模型，在对他研究的时候我发现它可以作为非常强大的有损图像压缩编解码器。在介绍之前，我们先看看它与高压缩率下的JPG和WebP相比的而结果，所有都是512x512像素的分辨率为单位：
原标题：On the convergence of Video and 3D Graphics
视频会议中常常受到网络丢包的影响,导致视频质量下降甚至视频冻结。传统解决方案如重传丢失的数据包在实时应用中往往不切实际。采用前向纠错(FEC)技术恢复丢失的包具有挑战性,因为很难设定合适的冗余度。
“字符串”是个相当简单的概念：一个字符串是一个字符序列。本文记录 Python 中字符串相关内容。 基本的编解码器 Python 自带了超过 100 种编解码器（codec, encoder/decoder），用于在 文本和字节之间相互转换。每个编解码器都有一个名称，如 ‘utf_8’， 而且经常有几个别名，如 ‘utf8’、‘utf-8’ 和 ‘U8’。这些名称可以传 给 open()、str.encode()、bytes.decode() 等函数的 encoding 参数。 例如： 使用 3 个编解码
Flutter邀请你用Dart语言开发你的移动应用，一套代码可以同时构建Android和iOS。但是Dart不会编译成Android’s Dalvik字节码，在iOS上也不会有Dart/Objective-C的绑定。这意味你的Dart代码并不会直接访问平台特定的API，即 iOS Cocoa Touch 以及 Android SDK的API。
MediaCodec类Android提供的用于访问低层多媒体编/解码器接口，它是Android低层多媒体架构的一部分，通常与MediaExtractor、MediaMuxer、AudioTrack结合使用，能够编解码诸如H.264、H.265、AAC、3gp等常见的音视频格式。广义而言，MediaCodec的工作原理就是处理输入数据以产生输出数据。具体来说，MediaCodec在编解码的过程中使用了一组输入/输出缓存区来同步或异步处理数据：首先，客户端向获取到的编解码器输入缓存区写入要编解码的数据并将其提交给编解码器，待编解码器处理完毕后将其转存到编码器的输出缓存区，同时收回客户端对输入缓存区的所有权；然后，客户端从获取到编解码输出缓存区读取编码好的数据进行处理，待处理完毕后编解码器收回客户端对输出缓存区的所有权。不断重复整个过程，直至编码器停止工作或者异常退出。
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。
通过逐步引入宽色域（WCG）、高动态范围（HDR）、更高的分辨率和更高的帧率（HFR）等用以改善视频消费者观看体验的新特性，Ultra-HD（UHD-1）预计将在未来几年成为市场上主流的视频格式。然而伴随这些新特性而来的主要问题是视频数据量的急剧增加，其带宽需求已经远远超出了3G-SDI和10GbE接口所能提供的带宽上限。为了使UHD-1格式能够兼容现有的生产设备，业界已经提出了几种轻量级的压缩方案。目前，Range Extensions（RExt）已被批准为HEVC标准的第2版，其中引入了一些先进的编码工具，支持4:2:2和4:4:4色度采用方案、16位比特深度以及较高的数据吞吐量。
本帖参考M. Miyazaki等人发表在SMPTE Motion Imaging Journal的文章UHDTV-2 Mezzanine Compression Codec For Miniaturized and Simplified UHD Production System，重点介绍了我们在生产应用中硬件压缩的发展。底层压缩方案经过多个编码/解码周期展现出最小的质量下降，使其适用于生产系统。Tiny Codec（TICO）编解码器采用48 Gbits / s（59.94 Hz，10 bit，4：2：2）的未压缩UHDTV-2比特流，并将其压缩以适合单个12G数字分量串行接口（SDI）电缆。该设备还可以配备IP接口。这些改变可以显着降低电缆和切换器的复杂性。
在字符与字节之间的转换过程称为编解码，Python自带了超过100种编解码器，比如：
https://hacks.mozilla.org/2018/06/av1-next-generation-video-the-constrained-directional-enhancement-filter/
https://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/Good-News-AV1-Encoding-Times-Drop-to-Near-Reasonable-Levels-130284.aspx
FFplay是一个使用FFmpeg库和SDL库的非常简单和便携的媒体播放器。它主要用作各种FFmpeg API的测试平台。
视频编码推动了过去25年的学术研究，并且推出了引人注目的产品与服务。众多公司都围绕视频编码和传输而构建--- Netflix和Google的YouTube是两个最好的例证。
机器之心报道 编辑：rome rome DALL-E 已经能够很好地从文本生成图像，那么如何高效地实现语音合成呢？本文带你看微软最新推出的语音合成模型 ——VALL-E，它的效果将惊掉你的下巴。 近十年间随着神经网络和端到端建模的发展，语音合成技术取得了巨大突破。级联的文本到语音（TTS）系统通常利用声学模型 pipeline 和梅尔频谱作为中间表示的声码器。先进的 TTS 系统可以从单个或多个 speaker 合成高质量的语音，但仍需要高质量的 “干净” 数据。从网络上抓取的大规模数据无法满足要求，并且会
量化通过将连续值映射到用于熵编码的有限离散值集来离散图像特征以压缩图像。虽然目前基于神经网络的图像压缩采用的量化方法解决了训练测试不匹配的问题，但量化对潜在特征的随机影响仍未解决。量化将连续值统一映射到单个离散值，根据特征可变性引入不同程度的噪声。例如，从
前文我们对HEVC的HDR编码优化技术做了介绍，侧重编码性能的提升。本章主要阐述HEVC中HDR/WCG相关的整体编码方案，包括不同应用场景下的HEVC扩展编码技术。
原文 https://bitmovin.com/compression-standards-vvc-2020/
在Windows上使用open打开utf-8编码的txt文件时开头会有一个多余的字符\ufeff，它叫BOM,是用来声明编码等信息的,但python会把它当作文本解析。
最近，越来越多的图像被压缩并发送到后端设备进行机器视觉分析任务（例如目标检测），而不仅仅是供人类观看。然而，大多数传统的或可学习的图像编解码器都是最小化人类视觉系统的失真，而没有考虑到机器视觉系统的需求。在这项工作中，我们提出了一种用于机器视觉任务的图像压缩前处理方法。我们的框架不依赖于可学习的图像编解码器，而是可用于传统的非可微分编解码器，这意味着它与编码标准兼容，并且可以轻松部署在实际应用中。具体而言，我们在编码器之前增加一个神经网络前处理模块，用于保留对下游任务有用的语义信息并抑制无关信息以节省比特率。此外，我们的神经网络前处理模块是量化自适应的，可以在不同的压缩比下使用。更重要的是，为了联合优化前处理模块和下游机器视觉任务，我们在反向传播阶段引入了传统非可微分编解码器的代理网络。我们在几个具有不同骨干网络的代表性下游任务上进行了广泛的实验。实验结果表明，我们的方法通过节省约20%的比特率，在编码比特率和下游机器视觉任务性能之间取得了更好的权衡。
原标题：Video Engineering for OTT – A 10K Foot View
本文来自SMPTE Technology Webcast Series，演讲者是来自Dolby laboratories, Inc的Sean T. McCarthy和Walt Husak，演讲主题是新型视频编解码器前景：VVC, EVC, HEVC,LC-EVC, AVC等。
默认的编译会生成4个可执行文件和8个静态库。可执行文件包括用于转码、推流、Dump媒体文件的ffmpeg、用于播放媒体文件的ffplay、
今天由叶秋学长来介绍如何通过 Aeraki 来在服务网格中为 Dubbo、Thrift 等协议的服务提供七层流量路由、本地限流、全局限流，以及如何基于 Aeraki Protocol快速开发一个自定义协议，并在 Istio 服务网格中对采用自定义协议的服务进行管理。
今天给大侠带来 FPGA Xilinx Zynq 系列第三十三篇，开启二十章，本篇也是 Part B 最后一篇，带来探索 IP Integrator 等相关内容，本篇内容目录简介如下：
在这项工作中，我们首先观察到DPMs通常难以学习图像中物体部分之间的关联关系，导致训练过程缓慢。为了解决这个问题，提出了一种有效的掩码扩散变换器（Masked Diffusion Transformer，MDT），以提高DPMs的训练效率。MDT引入了一个蒙面潜在建模方案，专门为基于Transformer的DPMs设计，以明确增强上下文学习能力并改进图像语义之间的关联关系学习。MDT在潜在空间中进行扩散过程以节省计算成本。它对某些图像标记进行掩码，并设计了一个不对称的掩码扩散变换器（AMDT），以一种扩散生成的方式预测被掩码的标记。MDT可以从其上下文不完整的输入中重建图像的完整信息，学习图像语义之间的关联关系。
最近的很多医疗语义分割方法都采用了带有编解码器结构的U-Net框架。但是U-Net采用简单的跳跃连接方案对于全局多尺度问题进行建模仍然具有挑战性:
ffmpeg是一个非常快速的视频和音频转换器，也可以从实时音频/视频源中抓取。它还可以在任意采样率之间进行转换，并使用高质量的多相滤波器动态调整视频大小。他能够兼容Windows,Linux以及mac三种操作系统（说白了就是这三种操作系统都能用）。ffmpeg的下载地址是:ffmpeg的下载地址 安装过程没啥好说的，按照提示一直点下一步就行了。这里需要说明的一点是ffmpeg安装好之后最好在PATH中配置ffmpeg的环境变量。配置好之后在命令行中输入ffmpeg会出现如下结果：
据我所知，这是第一次有研究对代表基本视频编码（Essential Video Coding，EVC）、通用视频编码（Versatile Video Coding，VVC）和低复杂度增强视频编码（Low Complexity Enhancement Video Coding，LCEVC）的编解码器以及 AV1、HEVC 和 H.264 的质量和性能进行比较。它并不像我希望的那样详尽，但结果应该有助于你了解三个较新的 MPEG 编解码器的目标，以及它们与旧编解码器的对比情况。
在学习使用FFmpeg进行编解码时，我们有必要先去熟悉FFmpeg中的常用结构体，只有对它们的含义和用途有深刻的了解，我们才能为后面的学习打下坚实的基础。所以，这篇文章将会介绍这些常用的结构体有哪些，然后再介绍它们的具体用途。
From：http://yate.null.ro/pmwiki/index.php?n=Main.CppTutorial3 Yate的编解码模块不处理任何消息，而是通过API方式调用。其他模块通常两者
本文是关于如何使用Python和Keras开发一个编解码器模型的实用教程，更精确地说是一个序列到序列（Seq2Seq）。在上一个教程中，我们开发了一个多对多翻译模型，如下图所示：
大家好，我是来自Netflix视频算法组的李智，本次将主要为大家分享我们针对VMAF的探索历程，包括VMAP的简史、基本原理和我们近期的一些工作。
来自 WebCodecs 的技术主管 Chris Cunningham 将首先介绍一些 WebCodecs 的 API，并会介绍一些关于视频编码器的设置。
Spring Boot为Spring WebFlux提供自动配置，适用于大多数应用程序。
Collin Miller 首先介绍了 Edit Decision List(EDL)，这是一种古老的用于描述视频编辑的文本格式。如图所示，这里有三条记录，每一条都描述了从源胶带到目标胶带的时间段，以及使用哪个源。EDL 做的就是将源中所需的时间段，映射到输出上。
fluent FFmpeg返回一个构造函数，你可以使用它来对FFmpeg命令进行操作。
在CV方向上，一般我们输入的都是图片，无论这个图片多大，都会resize到一个统一的尺寸。最终经过CNN的提取，变成一个特征向量，那么这个特征向量的维度是一样的。再经过softmax变成一个分类(Class)的概率
由 Gerardo Delgado Cabrera 发表于 2019年2月26日 | 直播指南串流
质量评估指的是通过人为或自动化的方法评价语音的质量。在实践中，通常可以根据评价方式分为主观评价和客观评价两类。
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