이전에도 여러 가지 인공 지능(AI) 도구 이미 영화 제작에 진출하고 있습니다. 빅 테크의 지원과 잠재력이 넘치는 또 다른 AI 혁명은 다음과 같습니다. AI 비디오 압축.
실제로 H.265 및 ProRes와 같은 최신 비디오 코덱은 이제 AI를 기반으로 하는 새로운 유형의 지능형 비디오 압축에 의해 도전을 받고 있습니다.
이러한 AI 비디오 코덱이 반드시 다음과 같은 기능을 제공하지는 않습니다. 압축 비디오 파일 대신 컨텍스트와 참조 이미지를 기반으로 재구성하여 파일 크기를 대폭 줄이면서도 화질을 유지합니다.
아래에서 AI 동영상 압축에 대해 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요.
목차
안심하고 대용량 동영상 파일 전송
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전송 코덱 - 방송 및 재생에 사용됨
- H.264(AVC)
- H.265(HEVC)
- AV1
- VP9
- WMV
중간 코덱 - 동영상 편집에 사용됨
- ProRes 422 및 4444
- DNxHR
- DNxHD
- CineForm
캡처 코덱 - 비디오 캡처용:
- ArriRaw
- Blackmagic Raw
- 레드코드 원시
전화 통화부터 우리가 소비하는 방송 콘텐츠에 이르기까지 우리 주변에 얼마나 많은 코덱이 있는지 모르는 사람이 많습니다. 실제로 TV를 시청하는 것은 압축-해제 과정을 실시간으로 목격하는 것과 같습니다.
시중에는 수많은 코덱이 있습니다. 다음은 목록입니다. 의 거의 모든 것을 제공합니다.
💡 파일의 압축률을 빠르게 확인할 수 있는 방법이 필요하신가요? 타임라인에 동일한 파일의 두 버전을 Premiere Pro 또는 Resolve에 배치한 다음 한 버전을 차이 블렌드 모드로 전환하세요. 압축 히트가 발생한 위치와 두 파일 간의 차이점을 빠르게 확인할 수 있습니다.
제한 없이 파일 전송
대용량 파일? 걱정하지 마세요. MASV는 파일 패키지에 제한이 없으며 최대 15TB의 파일을 처리합니다.
더 나은 비디오 코덱이 필요한 이유는 무엇인가요?
더 나은 비디오 코덱이 필요한 이유는 몇 가지가 있지만, 무엇보다도 고해상도가 필요하기 때문입니다. 동영상 파일이 터무니없이 커졌습니다. - 6K, 8K, 심지어 12K 해상도의 콘텐츠 덕분에 점점 더 커지고 있습니다.
스트리밍 4K 비디오 넷플릭스, 아마존 프라임, HBO 맥스, 디즈니+의 동영상 소비도 많은 대역폭을 차지하며, 다음과 같은 동영상 소비도 마찬가지입니다. 소셜 미디어 플랫폼.
실제로 비디오는 온라인 세상 어디에나 존재합니다:
- 전 세계 평균 시청자 수는 84분 분량의 동영상 매일.
- 2018년에 Cisco는 비디오가 전체 매출에서 차지하는 비중이 전체 네트워크 트래픽의 82% (당시 75%에 비해) 전 세계에서 가장 높은 비율을 차지했습니다.
- 비디오 스트리밍만 70% 이상 2022년 전체 모바일 데이터 소비량의 에릭슨은 이 수치가 2027년까지 80%로 증가할 것이라고 전망합니다.
위의 내용은 동영상 제작자와 소비자에게 좋은 소식이지만, 문제는 동영상이 엄청난 용량을 차지한다는 점입니다. 또한 소비자들은 온디맨드 방식으로 제공되는 고품질 동영상에 익숙해져 있습니다.
무엇보다도, 기존 코덱은 멍청합니다 이 압축기는 자신이 무엇을 하고 있는지, 어떤 이미지를 압축하는지 전혀 인식하지 못하고 단순히 픽셀을 압축하고 압축을 풀기만 합니다.
💡 더보기: 대용량 파일 전송 시 파일 압축이 문제가 되는 이유
AI 동영상 압축이란 무엇인가요?
기존의 동영상 압축은 시각적 정보의 비트를 제거하여 동영상의 전체 파일 크기를 줄입니다. AI 비디오 압축은 비디오의 콘텐츠를 검사하여 다음과 같이 압축합니다. 다시 만들기 더 작은 규모로. 즉, 이는 원본 비디오의 초현실적 복제본.
이는 'AI 동영상 압축'이 머신러닝(ML) 기반 동영상 압축(신경망 압축이라고도 함)이기 때문입니다. ML 알고리즘 또는 모델은 사람이 제공한 관련 학습 데이터(이 경우 비디오 피드)를 기반으로 작업을 수행하고 평가하는 방법을 학습합니다.
이 모델은 사람의 얼굴이 어떻게 생겼는지, 어떻게 움직이는지에 대한 개념적 패턴과 함께 '보트는 보통 물 위에서 발견된다'와 같은 환경에 대한 더 광범위한 패턴을 학습했습니다.
실제로 오늘날에는 다음과 같은 여러 AI 비디오 코덱이 이미 존재합니다:
- NVIDIA의 맥신
- Google의 VP9
- AIVC
- AccMPEG
AI 동영상 압축이 정확히 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.
압축 없이 대용량 파일 전송
MASV는 모든 파일 크기를 처리할 수 있어 압축이 아닌 생산성에 시간을 할애할 수 있게 합니다.
AI 압축 작동 방식
AI 동영상 압축이 어떻게 작동하는지 설명하는 가장 쉬운 방법 중 하나는 이를 벡터 아트 작품이라고 생각하면 됩니다.
벡터 아트입니다:
- 참조 이미지에서 생성되었습니다.
- 수학적 요소를 사용하여 이미지 에셋을 재현합니다.
- 무한한 확장성을 제공합니다.
다음과 같은 AI 압축기 NVIDIA의 맥신 비디오 코덱은 비슷하게 작동합니다. 레퍼런스 이미지(예: 영상 1분당 한 프레임)를 사용하여 컬러 밸런스를 결정하고 배경, 전경, 피사체의 얼굴, 움직임과 같은 다른 제어 지점을 분리합니다.
코덱은 이 데이터를 압축된 상태로 매핑한 다음 압축 해제 중에 재구성합니다. 라는 프로세스를 통해 세부 정보를 입력하여 재합성.
그렇다면 왜 이런 식으로 할까요?
비디오 컨텍스트
앞서 언급했듯이 기존의 덤 코덱은 압축되는 미디어의 컨텍스트를 파악하지 않습니다. 프레임 단위로 데이터를 살펴보고 전체 화질에 큰 영향을 주지 않으면서 제거할 수 있는 부분이 무엇인지 확인합니다. 비디오가 말하는 사람의 목소리인지, 고속도로를 달리는 자동차의 모습인지, 먹이를 사냥하는 곰의 모습인지 등을 전혀 알 수 없습니다. 이로 인해 중요한 데이터 조각이 과도하게 압축될 수 있습니다.
대역폭 친화적
각 프레임의 기본 정보만 전송하고(기본적으로 픽셀(큰 단위)이 아닌 수학적 요소(작은 단위)를 전송하는 방식) 프레임을 즉시 재구성하기 때문에 AI 압축은 대역폭 친화적이며 무한대로 확장할 수 있습니다. 이러한 방식으로 AI 코덱은 다음과 같은 기술과 크게 다르지 않습니다. thispersondoesnotexist.com를 사용하면 실존하지 않는 사람의 실사 이미지를 만들 수 있습니다.
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비디오 압축의 미래는 어떻게 될까요?
현재의 AI 압축 도구가 대부분의 다른 코덱을 무의미하게 만들지 궁금하다면, 정답은 '아니다'입니다: 아마도 아닐 것입니다.
우선, AI 압축으로 이미지를 다시 만들면 새로운 결과물이 원본만큼 디테일할까 하는 의문이 들 수 있습니다. 이는 흔히 제기되는 의문이지만 해결책이 있습니다. 자세한 내용은 AI 압축의 디테일 보존 기능.
그러나 주로 장치 제조업체는 항상 사용 사례에 맞게 코덱을 만듭니다. 대부분의 카메라에는 장치 자체의 ASIC 또는 FGPA 스타일 칩에 맞춤형 촬영 코덱이 내장되어 있습니다. 이는 당분간 변하지 않을 것이므로 Apple 코덱, 소니 코덱, ARRI 코덱, Red 코덱 및 기타 장치 제조업체의 코덱을 항상 사용할 수 있을 것입니다.
제조업체는 카메라의 파일 형식에 맞는 방식으로 카메라 데이터를 압축하기 때문에 앞으로도 계속 그렇게 할 것입니다.
하지만 중간 및 전송 코덱의 경우, AI 비디오 압축은 천문학적 성능 이점을 제공하는 획기적인 변화입니다.
AI 비디오 압축 요약
코덱은 오랫동안 사용되어 왔지만, 최근 고해상도 비디오의 대역폭과 메모리 수요가 계속 증가함에 따라 H.265와 같은 최신 인코더에 대한 압박이 심해지고 있습니다.
그렇기 때문에 비디오를 더 효율적으로 압축하고, 무한한 확장성을 통해 비디오 품질을 개선하며, 기존 코덱과 달리 인코딩하는 콘텐츠를 인식하는 차세대 AI 기반 코덱이 경쟁에 뛰어들었습니다.
머신러닝과 딥러닝 기술을 기반으로 이러한 코덱이 동영상 제작에 필수적인 도구로 자리 잡는 것은 시간 문제일 뿐입니다. 포스트 프로덕션 워크플로우.
그러나 어떤 종류의 압축을 사용하든 프로덕션 및 포스트 프로덕션 팀 파일을 빠르고 안정적으로 공유할 수 있도록 하는 것이 바로 MASV의 역할입니다.
MASV는 거의 모든 크기의 파일을 주고받을 수 있습니다. - 파일당 최대 15TB - 전 세계 어디에서나 Disney+, BBC, PBS 등의 팀에서 사용 중입니다. 주요 미디어 스튜디오.
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