Nous avons déjà parlé de plusieurs outils d'intelligence artificielle (IA) déjà des avancées dans la réalisation de films. Une autre révolution de l'IA qui déborde de potentiel - et qui bénéficie du soutien des grandes entreprises - est la suivante Compression vidéo par l'IA.
En effet, les codecs vidéo contemporains tels que H.265 et ProRes sont désormais concurrencés par de nouveaux types de compression vidéo intelligente alimentés par l'IA.
Ces codecs vidéo d'IA ne sont pas nécessairement compresser un fichier vidéo, mais plutôt de le reconstruire en se basant sur le contexte et les images de référence afin de préserver la qualité malgré une réduction drastique de la taille du fichier.
Continuez à lire pour en savoir plus sur la compression vidéo IA ci-dessous.
Table des matières
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Quels sont les codecs vidéo utilisés aujourd'hui ?
Toute discussion sur les codecs repose sur la signification réelle du mot : Codec est en fait un portmanteau de "compression" et "décompression". Car c'est ce que font les codecs : compresser et décompresser.
Codecs pour la vidéo et le audio offrent une compression "avec ou sans perte". La compression avec perte sacrifie certaines des données du fichier pour le rendre plus efficace, tandis que la compression sans perte contient toutes les données d'origine. La plupart des sites codecs vidéo sont de la variété avec perte.
Il y a aussi une différence entre le types de codecs disponibles : Livraison, intermédiaire, et acquisition.
Codecs de diffusion - utilisés pour la diffusion et la lecture.
- H.264 (AVC)
- H.265 (HEVC)
- AV1
- VP9
- WMV
Codecs intermédiaires - utilisés pour le montage vidéo
- ProRes 422 et 4444
- DNxHR
- DNxHD
- CineForm
Codecs d'acquisition - pour la capture de la vidéo :
- ArriRaw
- Blackmagic Raw
- Code rouge brut
Beaucoup d'entre nous ne se rendent pas compte du nombre de codecs qui nous entourent, qu'il s'agisse d'appels téléphoniques ou même du contenu diffusé que nous consommons. En effet, regarder la télévision revient à assister au processus de compression-décompression en temps réel.
Il existe un grand nombre de codecs. Voici une liste de la plupart d'entre eux.
💡 Vous voulez un moyen rapide de connaître le degré de compression d'un fichier ? Placez deux versions du même fichier sur votre timeline dans Premiere Pro ou Resolve, puis passez l'une d'elles en mode de fusion Différence. Vous verrez rapidement où se trouvent les points de compression et les différences entre les deux fichiers.
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Pourquoi avons-nous besoin de meilleurs codecs vidéo ?
Nous avons besoin de meilleurs codecs vidéo pour plusieurs raisons, mais surtout parce que la haute résolution les fichiers vidéo sont devenus absurdement volumineux - et ne cessent de grossir, notamment grâce aux contenus en résolutions 6K, 8K et même 12K.
Streaming Vidéo 4K de Netflix, Amazon Prime, HBO Max ou Disney+ consomme également une grande quantité de bande passante, tout comme la consommation vidéo liée à les plateformes de médias sociaux.
En effet, la vidéo est partout dans le monde en ligne :
- La personne moyenne dans le monde regarde environ 84 minutes de vidéo quotidien.
- En 2018, Cisco a prédit que la vidéo constituerait... 82 % de l'ensemble du trafic réseau dans le monde (contre 75 % à l'époque).
- Le streaming vidéo a représenté à lui seul plus de 70 pour cent de la consommation totale de données mobiles en 2022. Selon Ericsson, ce chiffre atteindra 80 % en 2027.
Ce qui précède est une excellente nouvelle pour les créateurs de vidéos et les consommateurs, mais le problème est que les vidéos occupent une tonne d'espace. Les consommateurs se sont également habitués à avoir des vidéos de haute qualité disponibles à la demande.
Surtout, les codecs traditionnels sont stupides en ce sens qu'ils n'ont aucune conscience de ce qu'ils font ou des images qu'ils compriment - ils compriment et décompressent simplement des pixels, et rien de plus.
Qu'est-ce que la compression vidéo par l'IA ?
La compression vidéo traditionnelle supprime des bits d'informations visuelles pour réduire la taille globale du fichier d'une vidéo. La compression vidéo d'IA examine le contenu d'une vidéo pour recréer à plus petite échelle. En d'autres termes, il crée un duplication hyper-réaliste de la vidéo originale.
En effet, la "compression vidéo IA" est une compression vidéo basée sur l'apprentissage machine (ML) (parfois appelée compression neuronale). Les algorithmes ou modèles d'apprentissage automatique apprennent à exécuter des tâches et à faire des évaluations sur la base de données d'entraînement pertinentes fournies par un humain - ou dans ce cas, un flux vidéo.
Ces modèles ont appris les schémas conceptuels de l'apparence d'un visage humain et de ses mouvements, ainsi que des schémas encore plus larges sur l'environnement, tels que "les bateaux se trouvent généralement sur l'eau".
En fait, plusieurs codecs vidéo IA existent déjà aujourd'hui, notamment :
- Maxine de NVIDIA
- VP9 de Google
- AIVC
- AccMPEG
Examinons comment fonctionne exactement la compression vidéo IA.
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Comment fonctionne la compression AI
L'une des façons les plus simples d'illustrer le fonctionnement de la compression vidéo par l'IA est de la considérer comme une œuvre d'art vectorielle.
L'art vectoriel est :
- Créé à partir d'une image de référence.
- Utilise des éléments mathématiques pour recréer des images.
- est extensible à l'infini.
Les compresseurs AI tels que La vidéo Maxine de NVIDIA fonctionnent de manière similaire. Ils utilisent une image de référence (par exemple, une image pour chaque minute de métrage) pour déterminer la balance des couleurs et isoler d'autres points de contrôle tels que l'arrière-plan, le premier plan, le visage du sujet et le mouvement.
Le codec mappe ces données lors de leur compression, puis les reconstruit lors de la décompression. en remplissant les détails par le biais d'un processus appelé resynthèse.
Alors pourquoi le faire de cette façon ?
Contexte vidéo
Comme nous l'avons mentionné, les codecs muets traditionnels ne mettent pas en contexte le média à compresser. Ils examinent les données image par image pour voir ce qui peut être supprimé sans trop affecter la qualité globale. Ils n'ont aucune idée si la vidéo est celle d'une tête parlante, d'une voiture roulant sur une autoroute, d'un ours cherchant sa nourriture, etc. Cela peut entraîner une compression brutale d'éléments d'information autrement importants.
Adapté à la bande passante
En n'envoyant que les informations de base de chaque image - essentiellement des éléments mathématiques (qui sont petits) et non des pixels (qui sont grands) - et en reconstruisant les images à la volée, la compression AI est peu gourmande en bande passante et peut évoluer à l'infini. En ce sens, les codecs AI ne sont pas si différents de la technologie qui se cache derrière les technologies suivantes cettepersonnen'existepas.comqui crée des images photoréalistes de personnes qui n'existent pas.
Mise à l'échelle
Mais ces codecs ne font pas que compresser la vidéo, ils peuvent aussi améliorer la qualité vidéo grâce à leur évolutivité infinie. Le contenu vidéo codé par un codec AI peut être reconstruit à partir de zéro pour s'adapter à n'importe quelle résolution et fréquence d'images. A cet égard, la compression vidéo AI ressemble beaucoup à upscaling vidéoqui utilise un processus similaire pour améliorer la qualité des vidéos et films anciens.
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Quel est l'avenir de la compression vidéo ?
Si vous vous demandez si les outils actuels de compression de l'IA vont pousser la plupart des autres codecs à l'abandon, la réponse est la suivante : Probablement pas.
D'une part, si la compression AI recrée une image, on peut se demander si le nouveau résultat est aussi détaillé que l'original. C'est une objection courante, mais il existe des solutions. Vous pouvez en savoir plus sur Préservation des détails de la compression AI ici.
Mais surtout, les fabricants d'appareils fabriqueront toujours des codecs adaptés à leurs cas d'utilisation. La plupart des caméras ont des codecs d'acquisition personnalisés intégrés dans des puces de type ASIC ou FGPA au sein même de l'appareil. Cela ne changera pas de sitôt, de sorte que nous aurons probablement toujours des codecs Apple, des codecs Sony, des codecs ARRI, des codecs Red et des codecs d'autres fabricants de périphériques.
Les fabricants continueront certainement à le faire, car ils compriment les données de leurs appareils photo d'une manière spécifique au format de fichier de l'appareil.
Mais pour ce qui est des codecs intermédiaires et de diffusion, la compression vidéo par l'IA est un changement radical qui offrira un avantage de performance astronomique.
La compression vidéo par l'IA en quelques mots
Les codecs existent depuis longtemps, mais les codeurs contemporains tels que le H.265 ont récemment fait l'objet d'une pression intense en raison des exigences toujours plus grandes en matière de bande passante et de mémoire pour la vidéo haute résolution.
C'est pourquoi une nouvelle génération de codecs basés sur l'intelligence artificielle, qui compriment la vidéo plus efficacement, améliorent la qualité de la vidéo grâce à une évolutivité infinie et, contrairement aux codecs traditionnels, sont conscients du contenu qu'ils encodent, est entrée dans la danse.
Basés sur des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, ce n'est probablement qu'une question de temps avant que ces codecs ne deviennent des outils indispensables dans le secteur de la production vidéo et de l'industrie. flux de travail de post-production.
Cependant, quel que soit le type de compression que vous utilisez, il est vital pour la production et l'exploitation de l'information. équipes de post-production pour partager des fichiers de manière rapide et fiable - et c'est là que MASV entre en jeu.
Le MASV peut envoyer et recevoir des fichiers de pratiquement n'importe quelle taille. - jusqu'à 15 To par fichier - partout dans le monde et est utilisé par les équipes de Disney+, de la BBC, de PBS, et d'autres entreprises. grands studios médias.
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