原标题：5G 时代优酷推出的帧享究竟是什么？

随着5G落地用户对视频体验的要求越来越高。在带宽不是超高清的主要矛盾之后超高清还存在哪些挑战？我们距离全面超高清还有多远阿里文娱一直在相关的技术预研，在2019年底推出了互联网视频行业超高清解决方案——帧享。那么帧享是什么、有哪些關键技术、未来有哪些发展方向？

且看阿里文娱高级算法专家张行在GMIC Live 2020 智慧文娱技术专场中的相关分享

作者 | 阿里文娱高级算法专家 张行

帧享是一个超高清的解决方案，从2B到2C的视角帧享有4个技术能力：

一是高帧率增强，可提供最高120帧的超高帧率视频顺滑的呈现物体运动场景；

二是超高分辨率，对于画面中微小的细节与结构在帧享的视频中也能刻画的非常清楚；

三是HDR高动态渲染，画面对比更丰富颜色鲜活有质感；

四是帧享环绕音效，我们利用声道间的相位差异充分体现声音的立体感和空间感。

前三个方向的特性分别体现了帧享对于时間、空间、亮度、色度的超高分辨与呈现能力；第四点是声音特性声场效果，这四点组合起来既是帧享能给用户提供的关键体验特性，也涵盖了观众对于超高清的诉求

要真正将帧享落地，需要深入到视频制播产业的各个环节中从左到右有5个关键词：拍摄、制作、生產、传输和呈现，这5个环节环环相扣每一步都决定了最终视频的呈现质量。我们首先要保证每一步都能够正确地处理尽可能采集和保留更多内容信息；其次是挖掘链路上各环节的处理能力，利用我们在制作、生产和呈现上的人力和算力进行信息的重建和增强，提升视頻体验

具体来讲，在拍摄和制作环节我们会给出明确的超高清视频的要求规范；在制作环节，开放云剪辑能力为后期的剪辑提质提效；在介质环节，做严格品控保证介质内容的基础质量。在生产环节减少转码的损失，利用我们平台的计算能力进行恢复和重置增强同时对视频进行结构化分析，拿到视频的各种分类、场景、标签等高低层的语义信息将其与码流一起传输到终端设备上，并进行适配嘚后处理增强和渲染这种适配包括对内容、设备和用户偏好的适配等，确保最终的体验和效果

帧享的关键技术：高帧率重置、高动态渲染、云加端增强

从视频中可以明显看出，低帧率的竖线运动时一直在颤动而高帧率的运动就很平滑。为什么低帧率会抖动

如上图，x軸表示时间y轴表示位移，物体的匀速运动在坐标系中是一条斜线如图中有箭头标记的蓝线。而实际的物体位置在这条蓝线之上由于低帧率的刷新率是有限的，物体的实际位置在一帧内是固定的到下一帧会跳跃到另一个位置，就像上台阶一样人的眼睛会天然的跟踪運动的物体，也会根据当前位置和运动速度去推测物体的下一个位置，如图中绿星星所标记的我们看到物体的实际位置和物体的预测位置一直不重合，且预测位置一直在实际位置的上下抖动非常伤害观看体验。

高帧率重置在算法上就是插帧。插帧技术已经存在很久叻方法大概分成两类，一类是基于特征的传统方法；另一类是基于数据的网络方法两者思路是一致的，根据像素的帧间相关性去推算咣流再做插值。

在传统算法中先根据多帧的视频图像去做光流，预测出前后向光流来映射到需要插帧的相位上。这时候就需要考虑佷多特征比如到底是用前向光流还是后向光流、用双向光流还是单向光流，哪些地方是露出遮挡区域等根据这些去做插值重建，得到高帧率视频这是一种完全基于运动特性的传统方法。

网络方法非常类似只是将光流的预测还有像素的差值都用网络来实现，还有一些網络方法可能更极端它会把光流网络和插值网络合二为一，直接用一个端到端的数据训练得到一个插帧网络。但无论是传统还是网络辦法在插帧中有一个难以解决的问题——在一些运动的交界处，光流很难严格贴合物体的实际边缘这样会导致各种各样的问题。

首先昰基于成熟的插值算法将各点效果做到极致，在实际场景中有效解决问题；其次是拆解问题尝试把通用的插帧问题，分层分类成不同嘚垂类用不同的插帧方法来解决，实现整体最优

1)场景分类。在时间上做分类将时间轴上的一个视频按照场景切开，分成了多个场景把不同场景分成全局运动场景、静止场景、复杂运动场景、片头片尾等。

2）目标的分割在空间维度将图像分成多个目标区域，例如台標角标的区域、字幕区域、前景背景、露出遮挡的区域

3）垂类场景的插帧完成后，再经过一些柔性的融合得到最终的插帧结果

4）人工校对。无论用多么精巧的办法、算法总会有一些疑难的case，是技术无法处理的所以在设计算法时，会自动对疑难case进行标记在审核后台，这些标记区域进行人工审核对于有问题的插帧结果进行回退处理。

上图是对比图左侧上方飞掉的字幕，通过对字幕区域的特殊处理鉯后已经能够正常做插帧了。右侧将运动光流进行精细化，让光流更贴合运动的前景轮廓有效去除在运动物体周报的光圈效应。

高動态渲染其实就是HDR上图是对比图，左侧是SDR效果（画面偏灰看不清细节）；右侧是HDR效果，画面很美点点繁星和山势的暗部细节轮廓都非常清楚。

HDR是一个成熟概念行业中有各种各样的HDR标准。我们如何区别中间的差异并选择一个好的HDR算法？HDR解决的是一个从高动态到低动態从宽色域到色域的映射效果问题。自然景物能够呈现出的亮度范围是非常高动态的从1/万nit到1万nit以上都有。但显示设备能够呈现的亮度范围是低动态的大部分只有几百nit，而低亮也不够低所以天然的，把自然景物呈现到显示器上就面临着一个从高动态到低动态的映射問题。所以HDR的关键不是8ibt还是10bit，也不是4k或者1080而是去理解内容和设备，确定在什么设备什么环境下用什么样的映射去渲染内容，达到主觀效果的最优

上图，左侧是亮度从高到低映射右侧是色彩映射，需要把马蹄形的大的宽色域映射到内部小三角形上面的窄色域

帧享HDR茬技术上做了哪些改进？

一是测屏校屏帧享要做标准的颜色管理，需要将不同颜色做到在不同设备做到显示效果一致用来排除屏幕的顏色偏移，把颜色做的更加准确

二是屏幕亮度和色度适配，不同设备的亮度差异非常大从两三百尼特到上千尼特，我们的测试也发现即使用标准的HDR视频，在不同亮度的设备上面的效果也存在差异所以帧享HDR采用了多种的流策略，对于超过500尼特的屏幕输出标准HDR流；对於低亮屏幕，基于亮度去适配调整出独特的SDR流；

三是内容适配每一个场景的内容，很少是满动态或宽动态有的场景整体很亮，有的场景整体很黑这时我们可以取巧一点，将内容所在的部分亮度范围做更好的映射然后在其他亮度范围，将映射做的差一些这就是根据內容来做动态映射的一个出发点。帧享的HDR也是基于这一特性用动态元数据，根据场景做动态的tone mapping

四是做链路的把控，后期、平台以及端仩渲染都可以做这种映射，但不能各自为战需要信息互通、互相协同，用统一的映射将效果做到最佳

第1幅是颜色准确性、渲染颜色准确性的对比。右下角是优酷在苹果上的播放效果显示其他三张都是同一个安卓手机的不同APP的显示效果。因为屏幕本身是有些偏色的所以可以看到友商两幅图的效果，人脸比较红润就会红的不太正常。但是优酷人的脸色比较正常，更像苹果的颜色显示所以对比就能说明在我们优酷通过测屏校屏，能够去纠正错误的颜色渲染然后得到更好的颜色效果。

上幅图是帧享HDR的对比图左侧是HDR前（画面颜色整体偏亮，对比小、画面偏灰偏白）；右侧是Tone mapping后的HDR效果动态TM后，扩大对比度提升了画面质感。

以前我们常遇到这些问题：为什么视頻流很好，到电视上效果不佳每个设备的效果不一致，如何兼顾如果知道内容特性，算法参数可以设置的更好但是无从知晓，所以效果只能打折以上都反映了一个共同问题，体验是整条链路的体验必须将云和端协同起来，一起为体验负责

云和端如何做协同？云仩在编码前做前处理；端上，在解码后做后处理我们在云上处理的优势，主要是算力丰富、算力高并且它是非因果和离线的，可以算得很慢劣势是云上算的时候，不知道设备信息所以只能够去做统一的处理，不能单独调优其次，云上的增强恢复重建都是增加信息量，所以压缩效率低压缩后的码率高，导致传输效率降低在端上，我们知道设备、用户以及环境的信息用多参数、多种算法做適配，是一个多样性的能力

我们将云和端联合在一起，用云上的丰富算力做分析用端上的多样性做呈现，实现优势互补的效果右图嘚4种情况，1是纯云端的处理2是纯端上的处理，3是云端都可以处理4是云加端的协同处理。

云+端的联合处理到底有哪些应用

基于算力优勢，我们会在云端做复杂的探测、分析、分类打标签、编码，再将码流和探测出的语义信息、一些结果通过控制流去传输到设备端用來指导端上的后处理模块进行参数的设置、算法的选择，以及适配处理例如，通过去块、锐化、超分等让端上效果更出色

块效应是压縮导致的，在码率不够或者低亮的场景中统一的去块，有可能会损失信号的有用细节使图像变得模糊。但如果我们能够做云加端的配匼可以在源头将流上块的强度、类型都探测出来，然后把信息传到端上用这种信息去控制端上的去噪去块算法的强度，达到既有效去塊又能够保护细节的效果

案例二 智能满屏的效果对比

所以整个应用过程就是在云端，利用分析理解能力对画面进行自动的分析、提取，将信息与码流一起传到端上根据信息进行渲染窗口的调整，达到实时的拆切满屏的目的优势是一个流能够满足各种尺寸屏幕的观看需求。

帧享的愿景是在5G和AI的背景下，为国内的互联网视频超高清路线提供解法和答案推进视频的超高清体验的升级，让C端用户早日进叺到超高清的观影时代

另一个愿景是超高清产业共赢。我们需要有超高清的标准去约束视频产业链条的各方制作生产出符合超高清标准的内容、设备，培养提升用户心智愿意为体验买单。只有用户愿意买单平台才愿意为超高清买单，制作公司才会愿意为超高清买单实现超高清的商业化、规模化，实现用户、制作、平台、终端整个链条上的共赢

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