Wir haben bereits über mehrere Werkzeuge der künstlichen Intelligenz (KI) die bereits in der Filmproduktion Einzug gehalten haben. Eine weitere KI-Revolution, die vor Potenzial strotzt - und von Big Tech unterstützt wird - ist AI-Videokompression.
In der Tat werden aktuelle Videocodecs wie H.265 und ProRes jetzt von neuen Arten intelligenter Videokompression, die auf KI basieren, herausgefordert.
Diese AI-Video-Codecs müssen nicht unbedingt komprimieren eine Videodatei, sondern rekonstruieren sie auf der Grundlage von Kontext- und Referenzbildern, um die Qualität trotz einer drastischen Verringerung der Dateigröße zu erhalten.
Lesen Sie weiter, um mehr über die AI-Videokompression zu erfahren.
Inhaltsübersicht
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Welche Videocodecs werden heute verwendet?
Grundlegend für jede Diskussion über Codecs ist die eigentliche Bedeutung des Wortes: Codec ist eigentlich ein Portmanteau aus "Kompression" und "Dekompression". Denn das ist es, was Codecs tun: Komprimieren und Dekomprimieren.
Codecs für Video und Audio bieten entweder "verlustbehaftete" oder "verlustfreie" Komprimierung. Bei der verlustbehafteten Komprimierung wird ein Teil der Dateidaten geopfert, um die Datei effizienter zu machen, während bei der verlustfreien Komprimierung alle Originaldaten erhalten bleiben. Die meisten Video-Codecs sind von der verlustbehafteten Sorte.
Es gibt auch einen Unterschied zwischen dem Typen der verfügbaren Codecs: Übertragung, Zwischenstufe und Erfassung.
Übertragungscodecs - für die Übertragung und Wiedergabe verwendet
- H.264 (AVC)
- H.265 (HEVC)
- AV1
- VP9
- WMV
Intermediate Codecs - für die Videobearbeitung
- ProRes 422 und 4444
- DNxHR
- DNxHD
- CineForm
Erfassungscodecs - für die Aufnahme von Videos:
- ArriRaw
- Blackmagic Raw
- Redcode Roh
Vielen von uns ist gar nicht bewusst, wie viele Codecs uns umgeben, von Telefongesprächen bis hin zu den von uns konsumierten Rundfunkinhalten. Wenn wir fernsehen, können wir den Prozess der Komprimierung und Dekomprimierung in Echtzeit miterleben.
Es gibt eine Vielzahl von Codecs. Hier ist eine Liste von so gut wie allen von ihnen.
💡 Sie möchten schnell feststellen, wie stark eine Datei komprimiert ist? Legen Sie in Premiere Pro oder Resolve zwei Versionen derselben Datei auf die Zeitleiste und schalten Sie eine davon in den Mischmodus "Differenz". So sehen Sie schnell, wo die Komprimierungsfehler liegen und welche Unterschiede zwischen den beiden Dateien bestehen.
Dateien ohne Einschränkungen übertragen
Große Dateien? Kein Problem. MASV hat keine Beschränkungen für Dateipakete und verarbeitet Dateien bis zu 15 TB.
Warum brauchen wir bessere Videocodecs?
Wir brauchen bessere Videocodecs aus mehreren Gründen, vor allem aber, weil hochauflösende Videodateien sind absurd groß geworden - und werden immer größer, unter anderem dank Inhalten in 6K-, 8K- und sogar 12K-Auflösungen.
Streaming 4K-Video von Netflix, Amazon Prime, HBO Max oder Disney+ beansprucht ebenfalls viel Bandbreite, ebenso wie der Videokonsum, der durch Social-Media-Plattformen.
In der Tat sind Videos in der Online-Welt allgegenwärtig:
- Die durchschnittliche Person sieht weltweit etwa 84 Minuten Video täglich.
- Im Jahr 2018 prognostizierte Cisco, dass der Anteil von Video 82 Prozent des gesamten Netzwerkverkehrs in der Welt (im Vergleich zu 75 Prozent zu jener Zeit).
- Allein auf das Videostreaming entfielen mehr als 70 Prozent des gesamten mobilen Datenverbrauchs im Jahr 2022. Laut Ericsson wird diese Zahl bis 2027 auf 80 Prozent steigen.
Das ist eine gute Nachricht für Videoersteller und Verbraucher, aber das Problem ist, dass Videos eine Menge Platz benötigen. Außerdem haben sich die Verbraucher daran gewöhnt, dass Videos auf Abruf in hoher Qualität zur Verfügung stehen.
Vor allem, traditionelle Codecs sind dumm da sie sich nicht bewusst sind, was sie tun oder welche Bilder sie komprimieren - sie komprimieren und dekomprimieren einfach nur Pixel, mehr nicht.
Was ist AI Video Compression?
Bei der herkömmlichen Videokomprimierung werden Bits mit visuellen Informationen entfernt, um die Gesamtdateigröße eines Videos zu verringern. Die AI-Videokompression untersucht den Inhalt eines Videos, um wiederherstellen. es in kleinerem Maßstab. Mit anderen Worten, sie schafft eine hyper-realistisches Duplikat des Originalvideos.
Denn bei der "KI-Videokomprimierung" handelt es sich um eine auf maschinellem Lernen (ML) basierende Videokomprimierung (manchmal auch als neuronale Komprimierung bezeichnet). ML-Algorithmen oder -Modelle lernen, Aufgaben auszuführen und Bewertungen auf der Grundlage relevanter Trainingsdaten vorzunehmen, die von einem Menschen - oder in diesem Fall von einem Video-Feed - eingegeben werden.
Diese Modelle haben konzeptionelle Muster darüber gelernt, wie ein menschliches Gesicht aussieht und wie es sich bewegt, sowie noch umfassendere Muster über die Umwelt, wie z. B. "Boote sind normalerweise auf dem Wasser zu finden".
Tatsächlich gibt es bereits heute mehrere KI-Videocodecs, darunter
- NVIDIAs Maxine
- Googles VP9
- AIVC
- AccMPEG
Sehen wir uns an, wie genau die KI-Videokomprimierung funktioniert.
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Wie AI-Kompression funktioniert
Die Funktionsweise der KI-Videokomprimierung lässt sich am einfachsten mit einem Stück Vektorkunst veranschaulichen.
Vektorkunst ist:
- Erstellt aus einem Referenzbild.
- Verwendet mathematische Elemente, um Bildmaterial zu erstellen.
- ist unendlich skalierbar.
AI-Kompressoren wie z. B. NVIDIAs Maxine-Video Codec arbeiten ähnlich. Sie verwenden ein Referenzbild (z. B. ein Bild für jede Minute des Filmmaterials), um die Farbbalance zu bestimmen und andere Kontrollpunkte wie den Hintergrund, den Vordergrund, das Gesicht des Motivs und die Bewegung zu isolieren.
Der Codec bildet diese Daten bei der Komprimierung ab und rekonstruiert sie dann bei der Dekomprimierung durch Ausfüllen der Angaben in einem Verfahren namens Resynthese.
Warum also auf diese Weise vorgehen?
Video-Kontext
Wie bereits erwähnt, kontextualisieren herkömmliche stumme Codecs die zu komprimierenden Medien nicht. Sie betrachten die Daten Bild für Bild, um zu sehen, was entfernt werden kann, ohne die Gesamtqualität zu sehr zu beeinträchtigen. Sie haben keine Ahnung, ob es sich bei dem Video um einen sprechenden Kopf, ein Auto auf der Autobahn, einen Bären auf der Jagd nach Futter usw. handelt. Dies kann zu einer starken Komprimierung von ansonsten wichtigen Daten führen.
Bandbreitenfreundlich
Da nur die Basisinformationen eines jeden Frames gesendet werden - im Wesentlichen werden mathematische Elemente (die klein sind) und keine Pixel (die groß sind) gesendet - und Frames im laufenden Betrieb neu aufgebaut werden, ist die AI-Komprimierung bandbreitenfreundlich und kann unendlich skaliert werden. In dieser Hinsicht unterscheiden sich AI-Codecs nicht allzu sehr von der Technologie hinter thispersondoesnotexist.comdas fotorealistische Bilder von Personen erstellt, die nicht existieren.
Upscaling
Aber diese Codecs komprimieren nicht nur Videos, sie können auch Verbesserung der Videoqualität durch ihre unendliche Skalierbarkeit. Mit einem AI-Codec kodierte Videoinhalte können von Grund auf neu erstellt werden, um sie an jede Auflösung und Bildrate anzupassen. In dieser Hinsicht ist die AI-Videokompression ähnlich wie Video-Hochskalierungdas ein ähnliches Verfahren zur Verbesserung der Qualität älterer Video- und Filminhalte einsetzt.
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Was ist die Zukunft der Videokompression?
Wenn Sie sich fragen, ob die aktuellen KI-Komprimierungstools die meisten anderen Codecs in die Bedeutungslosigkeit verdrängen werden, lautet die Antwort: Wahrscheinlich nicht.
Wenn die KI-Komprimierung ein Bild neu erstellt, stellt sich die Frage, ob die neue Ausgabe genauso detailliert ist wie das Original. Das ist ein häufiger Einwand - aber es gibt Lösungen. Sie können mehr erfahren über AI-Komprimierung ist hier im Detail erhalten.
Vor allem aber werden die Gerätehersteller immer Codecs entwickeln, die ihren Anwendungsfällen entsprechen. Die meisten Kameras verfügen über kundenspezifische Erfassungscodecs, die auf ASIC- oder FGPA-ähnlichen Chips im Gerät selbst eingebettet sind. Das wird sich in absehbarer Zeit nicht ändern, so dass wir wahrscheinlich immer Apple-Codecs, Sony-Codecs, ARRI-Codecs, Red-Codecs und Codecs von anderen Geräteherstellern haben werden.
Die Hersteller werden dies sicherlich auch weiterhin tun, da sie ihre Kameradaten auf eine für das Dateiformat der Kamera spezifische Weise komprimieren.
Was jedoch die Zwischen- und Übertragungscodecs betrifft, so stellt die KI-Videokomprimierung einen grundlegenden Wandel dar, der einen astronomischen Leistungsvorteil mit sich bringen wird.
AI-Videokomprimierung kurz und bündig
Codecs gibt es schon lange, aber moderne Encoder wie H.265 sind in letzter Zeit aufgrund des ständig wachsenden Bandbreiten- und Speicherbedarfs von hochauflösenden Videos stark unter Druck geraten.
Aus diesem Grund hat eine neue Generation von KI-basierten Codecs, die Videos effizienter komprimieren, die Videoqualität durch unendliche Skalierbarkeit verbessern und - im Gegensatz zu herkömmlichen Codecs - den Inhalt, den sie kodieren, kennen, jetzt das Feld betreten.
Auf der Grundlage von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Techniken ist es wahrscheinlich nur eine Frage der Zeit, bis diese Codecs zu unverzichtbaren Werkzeugen in der Videoproduktion und Postproduktions-Workflow.
Unabhängig davon, welche Art von Komprimierung Sie verwenden, ist es für die Produktion und Postproduktions-Teams um Dateien schnell und zuverlässig auszutauschen - und genau hier kommt MASV ins Spiel.
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