10月11日资讯，AV1编码技术如今已广为人知，广泛应用于从个人电脑到智能手机的各类设备中。该编码由微软、Google、Intel、Netflix、亚马逊、思科等多家科技巨头联合发起的开放多媒体联盟（AOM）主导开发，目前其下一代标准“AV2”正在紧锣密鼓地制定中，预计将在今年年底正式发布。AOM联合主席、Netflix研究科学家AndreyNorkin透露，最新测试结果显示，AV2在PSNR-YUV(14:1:1)指标下相较AV1可节省28.63%的码率，在VMAF评分下更是实现了高达32.5...
10月11日资讯，av1编码技术如今已广为人知，广泛应用于从个人电脑到智能手机的各类设备中。
该编码由微软、Google、Intel、Netflix、亚马逊、思科等多家科技巨头联合发起的开放多媒体联盟（AOM）主导开发，目前其下一代标准“AV2”正在紧锣密鼓地制定中，预计将在今年年底正式发布。
AOM联合主席、Netflix研究科学家Andrey Norkin透露，最新测试结果显示，AV2在PSNR-YUV(14:1:1)指标下相较AV1可节省28.63%的码率，在VMAF评分下更是实现了高达32.59%的码率降低，而视觉质量保持基本一致。
VMAF是Netflix主导开发的一种视频质量评估体系，利用机器学习方法将多种基础画质参数综合为单一评分，更贴近人眼感知。
值得注意的是，AV2并未依赖复杂的AI模型进行编码，仅引入了少量AI扩展功能，其性能提升主要源于数学优化、算法改进以及研发团队的创新设计。
AV2延续了AV1经典的混合块结构，同时引入多项关键升级：包括支持最大达256×256的超大编码单元、完全递归的区块划分机制
，以及更加智能的亮度与色度分离处理策略。
在预测方面也实现了多维度增强：
首先，新增了基于数据驱动的帧内预测模式；
其次，优化了亮度衍生色度建模技术，即利用亮度信息更精准地推断色度数据；
再次，引入排序参考帧系统，允许从最多7个历史帧中动态选择最优参考帧；
此外，帧间预测加入了时间插值（TIP）技术，显著提升了高分辨率或高速运动场景下的运动补偿精度。
在滤波与后处理层面同样迎来革新：
统一的去块滤波器能更有效地保留图像细节；而全新的导向细节滤波器（Guided Detail Filter）和跨分量采样偏移（Cross-Component Sample Offset）等技术，则进一步抑制了压缩带来的噪声。
同时，胶片颗粒合成功能更加灵活，还支持扩展的多层视频结构及立体视频编码方案。
目前，所有AV2编码工具均已通过硬件可行性验证，接下来的工作重心将转向编码器性能优化，并推进对更高位深度以及AI辅助配置文件的支持开发。
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