一、背景介绍随着移动互联网的深入发展，视频消费场景逐渐变成主流，早期由于手机硬件的限制问题，导致生产出来的视频画质、清晰度存在较大的问题，用户体验不太好，当时的网络也处于4G的发展阶段，网络的限制也无法持续支持高清视频的消费，但是现在5G发展地如火如荼，网络的高速发展，手机硬件性能的提升，用户越来越不满足于低画质和低清晰度的视频。提升视频的画质和清晰度势在必行，需要一套行之有效提升视频清晰度的优化方案。二、评价标准做一件事情之前，首先需要确定一下评价这件事情的标准。所以在提出视频清晰度优化方案之前，必须先确定一下衡量视频清晰度的评价准则。评价视频清晰度有两种准测：2.1 客观标准客观标准就是利用算法计算视频画面质量分，同等条件下，如果A视频的质量分得到高于B视频，说明A视频的保真质量做得比B视频更好。评估视频质量的算法有两大类：完全参考：两个视频逐帧对比分析，计算对比的质量，这种使用的比较多，常见的VMAF、PSNR、SSIM都是完全参考。部分参考：截图视频中的部分帧来对比分析。有些场景例如直播没法完全对比，截取部分帧来对比是比较科学的。目前Netflix推出的VMAF算法是评价视频质量的主流算法，下面我们简单介绍一下：VMAF 全称 Video Multi-method Assessment Fusion ，它借助人类视觉模型以及机器学习来评估一个视频的质量。VMAF的评价指标主要包含：其中VIF和DLM是空间域的，表示一帧画面之内的特征；TI是时间域的，表示多帧画面之间的相关性特征。视频信息保真度（VIF：Visual Quality Fidelity）细节损失指标（DLM：Detail Loss Measure）时域运动指标/平均相关位置像素差(TI：Temporal Information)VMAF基于SVM的nuSvr算法，在运行的过程中，根据事先训练好的model，赋予每种视频特征以不同的权重，对每一种画面都生成一个评分，最终以均值算法进行归总，算出该视频的最终评分。VMAF计算出的分数范围是0 ~ 100，其中0表示最低质量，100表示最高质量，后续对比的时候只给出分数。2.2 主观标准客观标准固然重要，但是视频是给人看的，最终视频的质量好不好，还需要用户主观感受，换言之，两个视频的VMAF可能相近，但是用户观感可能会不一样，有些用户喜欢柔色，有些用户喜欢暖色，不一而定。主观标准操作起来比较简单，找几个视频，让用户观看之后主观给出评价，视频A和视频B的质量对比如何，这种输出的结果比较准确，但是工作量比较大，不好大范围推广。所以根据项目要求，在特定的时候采用客观评价标准，在某些场景采用主观评价标准。例如下面两张图片，它们的VMAF值是相近的，但是第二张看上去明显比第一张画质好多了，而且更加明亮，这并没有改变图片的编码结构，只是对画面本身进行一些调色处理（这个我们下面会单独拎出来讲），就能明显提升主观感受。所以评价视频质量需要综合主观标准和客观标准综合来判断。而且我们建议在有条件的情况下，主观标准更加重要，因为客观标准只是模拟人眼的视觉系统，和真实的场景还是有所差距。三、基础优通过上面的描述我们基本了解了视频质量的评价标准，但如果要提升视频质量，这些还不够，我们还需要介绍一下视频的基本属性，以及这些属性可以在多大程度上影响视频的质量。我们首先使用MediaInfo来查看一下视频的属性，由于重点关注画质，所以就自动忽略封装格式和音频流信息，只关注视频轨道信息Video
ID
: 1
Format
: AVC
Format/Info
: Advanced Video Codec
Format profile
: High@L3.1
Format settings
: CABAC / 4 Ref Frames
Format settings, CABAC
: Yes
Format settings, Reference frames
: 4 frames
Codec ID
: avc1
Codec ID/Info
: Advanced Video Coding
Duration
: 2 min 41 s
Bit rate
: 634 kb/s
Bit rate mode
: CBR
Width
: 960 pixels
Height
: 540 pixels
Display aspect ratio
: 16:9
Frame rate mode
: Constant
Frame rate
: 25.000 FPS
Color space
: YUV
Chroma subsampling
: 4:2:0
Bit depth
: 8 bits
Scan type
: Progressive
Bits/(Pixel*Frame)
: 0.049
Stream size
: 12.2 MiB (94%)
Writing library
: x264 core 148
Encoding settings
: cabac=1 / ref=3 / deblock=1:0:0 / analyse=0x3:0x113 / me=hex / subme=7 / psy=1 / psy_rd=1.00:0.00 / mixed_ref=1 / me_range=16 / chroma_me=1 / trellis=1 / 8x8dct=1 / cqm=0 / deadzone=21,11 / fast_pskip=1 / chroma_qp_offset=-2 / threads=17 / lookahead_threads=2 / sliced_threads=0 / nr=0 / decimate=1 / interlaced=0 / bluray_compat=0 / constrained_intra=0 / bframes=3 / b_pyramid=2 / b_adapt=1 / b_bias=0 / direct=1 / weightb=1 / open_gop=0 / weightp=2 / keyint=75 / keyint_min=7 / scenecut=40 / intra_refresh=0 / rc_lookahead=40 / rc=crf / mbtree=1 / crf=26.0 / qcomp=0.60 / qpmin=0 / qpmax=69 / qpstep=4 / vbv_maxrate=800 / vbv_bufsize=1600 / crf_max=0.0 / nal_hrd=none / filler=0 / ip_ratio=1.40 / aq=1:1.00
Codec configuration box
: av其中有几个非常重要的属性需要特别关注一下：下面我们列出的各个属性都是基于其他条件不变的情况下，只改变当前属性。例如谈Profile，就要保证其他的属性是相同的，只有Profile不同，这样比较视频的画质才有意义。3.1 ProfileProfile对应上面的是Encoder Profile Level，正常情况下，Profile Level有三种类型：Baseline ProfileMain ProfileHigh Profile其中Baseline Profile对应清晰度最低，Android 3.0之后的版本都支持的，Main Profile清晰度比Baseline Profile清晰度要好，但是从Android 7.0之后才支持，High Profile清晰度最高，也是从Android 7.0之后才支持。我们在设置Encoder Profile Level之前，需要判断一下当前是否支持。3.2 Bitrate码率视频码率是视频数据传输时单位时间内传送的数据位数。单位是kbps，望文生义，码率越大，单位时间填充的数据就越多，视频质量就越高。码率并不是越大越好，码率设置超过一定的大小，对视频画质的提升已不太明显，肉眼已经看不出区别，但是视频大小会增加很多。所以设置合适的码率就行。通常建议的码率计算方式是：Bitrate = width * height * frameRate * factor factor = 0.15按照上面的公式设置的码率是比较合适的，当然如果想要更加高清的，可以适当增加factor大小。3.3 Bitrate Mode码率虽然设置了，但是码率是描述一段时间的平均传输的数据位数，无法保证每一个时间段内传送的数据大小是固定的或者在一个固定的范围内。还有一个Bitrate Mode参数来表示码率模式。它也有三种类型：VBR：可变码率（Variable Bitrate）, 此编码方式会根据帧间数据的变化量大小来动态调整码率，如果帧间的运动变化比较大，调高码率，如果帧间的运动变化比较小，调小码率。从编码方式就可以看出来，这样的编码方式有两个缺点：（1）运动预测计算算法有一定的耗时，编码时间较长；（2）码率多变，最终生成的文件大小不可预测。可能很大也可能很小。CBR：固定码率或者常数码率（Constant Bitrate）, 这是默认的编码方式，使用此编码方式，文件从始至终的编码码率会固定不变或者基本不变。这种方式的好处是文件大小是确定的，不会出现文件大小不可预测的情况。但是缺点也很明显，有时候帧间变化比较大，有时候帧间变化比较小，如果都使用同样的码率，帧间变化比较大的时间画质会比较一般，帧间变化比较小的时间显得浪费。无法做到较好的平衡。ABR：平均码率（Average Bitrate）, 平均码率较好地兼顾了VBR和CBR的，在帧间变化比较大的时间使用较大的码率，在帧间变化比较小的时间采用较小的码率，最终保证整体采用的码率固定就可以了。较好的处理了画质和文件大小之间的矛盾。但是很可惜的是MediaCodec并不支持ABR，我们如果想采用ABR模式的话还需要使用软编码。MediaCodec也提供了三种模式：BITRATE_MODE_CQ：这种模式是全面考虑视频质量，尽可能保证视频质量，所以编码出来的视频都很大，并不可取。BITRATE_MODE_VBR：同上面的VBRBITRATE_MODE_CBR：同上面的CBR众所周知，硬编码速度要远远快于软编码，所以编码都是优先采用硬编码，硬编码失败再采用软编码兼容。所以硬编码MediaCodec建议采用BITRATE_MODE_CBR模式，切换到软编码采用VBR模式。3.4 B帧设置视频由I帧、P帧、B帧 三种类型的视频帧组成的。I帧是帧内图像帧，就是关键帧，意思是此帧不需要依赖其他的帧就可以进行编码或者解码。P帧是前向预测图像帧，此帧需要参考在它之前的I帧或者P帧，采用运动预测的方式进行帧间编码或者解码。P帧大小相当于I帧大小的1/10 ~ 1/20B帧是双向预测图像帧，此帧需要参考在它之前的I帧或者P帧，也需要参考在它之后的I帧或者P帧，采用运动预测的方式进行帧间预测编码或者解码。GOP表示两个I帧之间的图像帧序列，GOP=2s，表示两个I帧之间的间隔是2s。Android平台只有高通部分芯片支持B帧编码，并且Android系统也没有开发设置B帧的接口，所以对使用Android MediaCodec编码的开发者而言，无法开启B帧编码（iOS是可以的，暗自垂泪）。当然软编码是可以设置B帧的。设置B帧有什么好处？B帧大小约是I帧大小的1/50，如果设置了B帧了，并不会降低清晰度，但是可以大大降低视频的大小，这样我们就可以相应地调大码率，最终实现了提升清晰度的目标。当然设置了B帧之后，增加了编码和解码的复杂度，这点开发者在设置的时候必须要有充分的认识。四、HEVC编码目前H.264编码还是使用最广泛的编码方式，主要还是H.264编码的兼容性比较好，而且免费开源。HEVC自从2013年第一版发布开源出来，还没有完全替代H.264（主要原因是收费，而且部分机型可能不支持），不过HEVC凭借其独特的优势也得到了较多地应用。HEVC相对H.264的优势：HEVC标准视频的帧内预测模式支持33种方向，并且提供了更好的运动补偿处理和矢量预测方法。而H.264只支持8种。HEVC采用了块的四叉树划分结构，采用了8x8 ~ 64 x 64 像素的自适应块划分，而H.264每个宏块的大小都是固定的16 x 16像素，HEVC的这样设计可以保证在不同的帧间和帧内复杂程度中可以动态调整宏块的大小，经过测试发现，在相同的图像质量下，HEVC编码的视频比H.264编码的视频约减少40%，换言之，如果HEVC和H.264码率相同，那么HEVC编码的视频比H.264编码的视频要清晰地多。上图可以看出同样的视频帧，HEVC使用的宏块比H.264要少很多，体现了HEVC的优势。分辨率H.264/AVCH.265/HEVC480p1.5 Mbps0.75 Mbps720p3 Mbps1.5 Mbps1080p6 Mbps3 Mbps4k32 Mbps15 Mbps我们在使用MediaCodec HEVC硬编码时，需要判断一下当前是否支持HEVC编码，Android 5.0已经支持了HEVC，不过一些低端芯片可能还是没有支持HEVC，我们在编码之前需要判断一下是否支持。使用HEVC编码，可以保证在不增加文件大小的情况下，大大提升视频的清晰度。上图是H.264编码，下图是HEVC编码五、色彩调优上面的几种优化方式都是在编码层面调整参数或者直接改变编码方式来提升视频的画质，但有一种方式通过调整视频画面的色值——综合调整亮度、对比度、色温、饱和度、锐度等颜色参数，进而优化整体的视频画面，让视频画面看上去“更清晰”。我们经常用到的颜色空间有RGB颜色空间、HSV颜色空间、YUV颜色空间还有CIELab颜色空间，其中RGB颜色空间使用的比较广泛。如上图，图像分为三个通道量：R分量、G分量、B分量，每个分量的值是0 ~ 255，三个分量共同组成一个颜色的RGB值。RGB分量的值分布构成了颜色色值的直方图，我们通过调节RGB值来调节图像的颜色。有几种对颜色色值的调节方式，对我们理解颜色调节有很大的帮助：亮度：亮度表示人眼对发光体或被照射物体表面的发光或反射光强度实际感受的物理量，简而言之，RGB分量越大，图像就越亮；反之，图像越暗。对比度：图像对比度是指图像中从黑色到白色渐变的层次反差或比值。反差越大，比值越大，从视觉上感知，图像就越清晰醒目，对比度越大；反差越小，比值越小，从视觉上感知，图像越不清晰醒目，蒙尘感越强，对比度越小。色温：色温和温度还真有一定的关系，表示绝对黑体从绝对零度开始加热之后呈现的颜色。从我们生活中来看，暖色调看上去比较温馨，冷色调感受上有点清凉。饱和度：饱和度是指色彩的鲜艳程度或者纯度。饱和度越高，图像色彩越鲜艳，色彩纯度越高；反之则越低，直至灰度图。锐度：锐度主要用来表示图像边缘的对比度，由于人类感官，高锐度的图像看起来更加清晰，图像上的细节对比非常明显。我们可以将上面五种调节方式综合起来调节图片色彩。亮度增加10个点（-100 ~ 100）色温增加5个点（-100 ~ 100）饱和度增加20个点（0 ~ 100）锐度增加15个点（0 ~ 100）第一张是原图，第二张是经过颜色调节之后输出的图片。六、超分算法上面提到的优化方式无论从编码层面，还是从颜色调节层面，都算是基本的优化方式，近年来，随着机器学习的火热，超分算法越来越广泛地应用到图像和视频处理上来。超分辨率就是指通过机器学习地方式重建图像，达成提升图像分辨率的效果。目前比较成熟的超分技术是Real-ESRGAN，基于BasicSR，采用ESRGAN算法，利用机器学习的优势对图片和视频进行去模糊、Resize、降噪、锐化等处理，重建图片，实现对图片的超分辨率处理。E-SR-GAN算法的三个步骤：特征提取：计算噪点非线性映射：放大，模糊化噪点图像重建：差分，平滑过度，去噪相对之前的SRCNN等超分算法，改进了如下几点：改进感知损失，提高输出图像的边缘清晰度和纹理真实性。利用对抗网络的优势不断反馈改进GAN判别器，预测高分辨率图像和原始图像之前的相对真实性而不是绝对真实性。可以恢复原始图像的真实的纹理细节。优化了模型的稳定性，每次生成的图片都和原图片残差对比，进行矫正训练，最终得到的结果非常稳定。下面是超分前后的对比结果：大家可以点击大图对比一下细节，可以看出超分之后的图片精细化很多，去掉模糊的地方、降低图片的噪点。七、总结本文结合当下视频的痛点（清晰度问题），提出衡量视频清晰度的标准——主观标准和客观标准，指明了视频清晰度的优化目标和方向，根据视频的基本特征（码率、GOP、编码模式等）提出基础优化的方法，在基础优化的基础上提出高级编码方式（相对H.264编码方式），再结合目前主流的视频色彩滤镜提出视频色彩调优方案，让视频看上去更清晰。最终的大杀器——超分算法采用E-SR-GAN方式进行放大、降噪、重建帧来提升视频清晰度。希望上面这些方法可以给大家带来一些帮助，对提升视频清晰度有更进一步的思考。七、参考文章：VMAF开源项目揭秘 VMAF 视频质量评测标准Netflix VMAF 视频质量评估工具概述B帧对视频清晰度/码率的影响H264 vs H265超分开源项目

嘿，你有没有试过想要看一部经典的老电影，但是画质却像是从一个旧电视上放出来的？或者你曾经拍摄了一段非常重要的视频，但是由于设备老旧问题，画质却非常模糊？别担心，现在有了AI视频修复增强工具，让你的视频重获新生！这些软件可以无损放大您的视频画质，它们采用了最新的人工智能技术，可以让你的旧镜头变得更加清晰，一键还原老片质感！现在你可以在家里舒适地观看那些经典的老电影，而且还可以像专业人士一样修复你的模糊视频。这里有10款强大的视频增强器，它可以将您的视频使用神经网络将视频从标清升级到高清、高清升级到4K、4K升级到8K，具有超分辨率升级和多帧增强功能。而且由于它使用了 AI 技术，因此结果是无缝的。Topaz：适用于专业人士使用的视频画质增强软件Topaz Video AI 是一款视频增强软件，它能够利用人工智能技术自动改善视频画质，并提供多种视频后期处理功能。它可以将低分辨率视频升级到更高的分辨率（升级到 4k/8k画质），去除噪声和压缩伪影，并锐化模糊的镜头。它使用机器学习算法来分析视频帧并应用改进，从而产生更详细和更具视觉吸引力的输出。电影制作人、视频编辑和内容创作者可以使用 Topaz Video AI来提高视频质量，而无需昂贵的设备或大量的手动编辑。支持的平台： Windows和MacOSAVCLabs：自动识别修复视频的增强器AVCLabs Video Enhancer AI是一款使用人工智能技术进行视频增强的软件工具。它可以自动识别和降噪，去除视频中的噪点和锯齿，提高视频的清晰度和对比度。它还可以自动修复视频中的模糊或抖动，使其更加稳定和清晰。还支持将低分辨率视频升级到高分辨率，同时保持视频的细节和质量。该软件使用了深度学习算法和图像处理技术，可以为用户提供高质量的视频增强效果。它附带许多功能，您可以去噪、放大、面部细化、锐化、着色等功能。只需要三步就可以处理您的视频——第 1 步：添加视频；第 2 步：选择 AI 模型和分辨率；第 3 步：开始处理视频，非常简单。支持平台：Windows 11/10/8/7（64位）、Mac OS 10.15及以上DVDFab：视频质量增强和分辨率放大工具DVDFab Video Enhancer AI 是一种基于人工智能的视频质量增强和分辨率放大工具，用于视频质量增强和分辨率放大。它使用由神经网络训练的 AI 模型来升级视频并提高其整体视觉质量。借助此工具，您可以将视频从 SD 升级到 HD、从 HD 升级到 4K 等，从而显着提高视频的分辨率。该软件使用先进的算法来分析视频的帧并对其应用增强技术，以便在保持高质量的同时提高分辨率。除了提高分辨率外，该软件还具有一系列其他视频增强功能，例如亮度控制、对比度调整等。支持平台： Windows10/11HitPaw：简单易上手使用的增强视频软件HitPaw Video Enhancer 是一款用于增强视频质量的高级视频软件，由软件公司 HitPaw 提供。它提供了多种视频编辑功能，包括分辨率升级、降噪和动画创建。支持多种视频格式，包括MP4，AVI，MOV，MKV等，并可以导出高质量的视频文件。HitPaw Video Enhancer 也可以使用 AI 模型来升级视频并提高分辨率，同时保持高质量。该软件提供了多种AI模型供用户选择，包括降噪模型、动画模型和人脸模型。用户可以上传自己的原始视频，选择一个AI模型，预览效果，然后导出增强后的视频。支持平台： Windows和MacOSAshampoo：专门改善视频视觉质量的软件Ashampoo Video Optimizer Pro是一款视频编辑软件，专门改善视频的视觉质量。它提供分辨率升级、降噪、色彩校正、对比度调整等功能，以提高视频质量。该软件允许用户剪切、裁剪和旋转视频，还提供了将多个视频合并为一个的选项。同时，它还提供了一些高级功能，如视频稳定和色彩校正等。如果您是低分辨率视频，它可以帮您升级到高分辨率，同时保持视频的细节和质量，并支持多种视频格式。具有简单易用的界面，可以应用于电影制作，视频编辑和内容创作等领域。适用于 Windows 用户，旨在方便用户使用，具有拖放界面。支持平台： Windows8/10/11G-Enhancer：最高可将图像和视频的分辨率提升至 16KG-Enhancer 是一款照片和视频编辑软件，专门用于将图像和视频的分辨率提升至 16K。它是韩国人工智能公司 GDFLab 提供的在线服务。利用先进的人工智能模型来提升图像和视频的分辨率，同时保持高质量。用户可以上传原始图像或视频，选择所需的分辨率，软件将应用基于 AI 的增强技术来提高视觉质量。G-Enhancer是视频软件市场上一项相对较新的服务，支持多种图像和视频格式，包括JPEG，PNG，GIF，MP4，AVI等，并可以导出高质量的图像和视频文件。支持平台： Windows和MacOSPixop：基于云的 AI 和 ML 驱动的视频增强器Pixop 是一种基于云的 AI 和 ML 驱动的视频增强器，旨在帮助制作公司、电视台、版权持有者和独立创作者使用云中的人工智能和机器学习来增强和升级视频。该平台提供了多种视频编辑功能，包括分辨率升级、降噪、稳定和色彩校正。用户可以上传原始视频，选择所需的分辨率并应用基于 AI 的增强技术来提高视觉质量，而无需昂贵的硬件或软件。Pixop 可通过其网络应用程序或 REST API 获得，并且由于其先进的功能，它在内容创作者和视频专业人士中越来越受欢迎。支持平台：Web、API接口Flixier：简单免费的在线视频增强器Flixier是一款免费的在线视频增强器，可以通过调整亮度、对比度、饱和度、色调和 Gamma 等设置来提高视频质量。除此之外，它还提供了滤镜和过渡效果等功能，以让视频看起来更好看。同时，它也提供了修改视频分辨率的选项。Flixier 捆绑了 50 多种过渡效果，您只需将它们拖放到时间轴中的视频上即可用于提高视频质量。支持平台：WebCutout.Pro：在线使用的AI视频增强器Cutout.Pro提供一种AI视频增强器，它可以帮助用户提高视频质量。它可以去除隔行、进行运动插值、抖动稳定等处理，将低质量视频转换为4K、60fps等高质量视频。使用Cutout.Pro的视频增强器可以产生更平滑和更高分辨率的结果，并且与慢动作完美配合。它是一个非常好的视频增强工具，可以无限制地使用，让您的视频看起来更加清晰、流畅。支持平台：WebVideo 2X：免费开源的 AI 视频增强器Video2X是一款基于Waifu2X、Anime4K、SRMD、RealSR等AI算法的视频升频和插帧软件，允许用户使用机器学习算法提高视频的分辨率和质量。例如从 480p 到 1080p 甚至 4K。这可以提高视频的视觉质量，使其看起来更详细、更清晰。它是用 Python 编写的，可用于升级视频、GIF 和图像，同时恢复细节、颜色和纹理。Video 2x 也非常快，这意味着您无需等待很长时间即可处理您的视频。如果您对结果不满意，只需单击几下即可随时恢复到原始版本。Video2X 可作为免费的开源工具下载和使用。支持平台：目前只支持Windows平台，并且代码开源说在最后现在，视频已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分，因此如何提高视频画质也成为了许多人关注的话题。作为一名内容创作者，我也一直在关注视频编辑软件的进展。这些视频增强器都是采用最新的人工智能技术，可以快速、轻松地将老旧的视频片段升级到高清画质，甚至达到4k、8k以上。无论是视频内容创作者，还是电影制作人员、专业人士，这些工具都能帮助他们制作出高品质、令人惊叹的视频。此外，这些软件都具有不同的功能和特点，因此如果您比较感兴趣，可以根据自己的需要选择最适合自己的工具。所以，无论您是想简单快速地增强您的视频质量，还是需要修复老电影画质，这些视频增强器都可以满足您的需求。

如何降低视频的分辨率呢？视频的分辨率分为几个级别，分别为480p、720p和1080p。这三种是比较常见的视频分辨率，但随着近些年来科技的不断发展更加高清的4k分辨率也逐渐出现在大众眼中。大家都知道提高分辨率可以让视频更高清，但降低分辨率是为了什么呢？其实适当的降低一下分辨率可以在不影响清晰度的同时让我们在线观看更加顺畅，传输视频的时候也可以更加迅速。那么可以通过什么方法来降低视频的分辨率呢？今天给大家介绍一种方法。推荐方法：迅捷视频转换器第一步：想要降低视频的分辨率，可以通过将视频进行压缩的方法降低视频的分辨率。首先，将一个需要降低分辨率的视频添加进去。第二步：视频添加好之后，点击【压缩设置】。接着在跳转出来的【压缩设置】页面中点击【高级设置】，然后在【视频分辨率】一栏中选择一个合适的分辨率，然后点击【确定】就可以了。第三步：将分辨率设置好之后，对比原来的分辨率确实降低了。最后点击【压缩】。第四步：将视频压缩完成之后，就可以得到一个降低了分配率的视频了。可以在文件夹中查看这个视频。如何降低视频的分辨率呢？通过利用一个视频转换工具进行压缩就可以将视频分辨率降低了。不了解如何降低分辨率的朋友们来看看这个方法。石溪芳1511获赞 403粉丝欢迎大家给我点赞关注