Оптимизация параметра FFmpeg -crf: видео размером 200 МБ меняется на 10 МБ с практически неизменным качеством изображения.
Оптимизация параметра FFmpeg -crf: видео размером 200 МБ меняется на 10 МБ с практически неизменным качеством изображения.

В этой статье рассказывается история автора об использовании FFmpeg для сжатия видео. Путем тестирования различных параметров -ctf видеофайл размером более 200 МБ был сжат до размера менее 10 МБ без какого-либо значительного снижения качества изображения. Исходный текст следующий:

Вчера друг поставил мне непростую задачу: у него на руках было видео, 1080Р, 49 секунд, больше 200 МБ, он потребовал сжать файл до размера менее 10М с сохранением качества. Что это за концепция? Рассчитанная на основе размера файла 10 Мбит/с, скорость кода составляет: 10x 8/49 = 1,6 Мбит/с. Это немного лучше, чем качество VCD (примечание: стандартная скорость передачи данных VCD составляет 1150 Кбит/с). Как говорить об «обеспечении качества»? Миссия невыполнима! Давайте будем реалистами. Не теряя существенно качества изображения, давайте посмотрим, насколько может помочь использование FFmpeg. Снимал на айфон видео 1920х1080, 33 секунды, 46,3Мб, формат кодировки H.264. Учитывая, что H.264 по-прежнему является основным форматом видео, для совместимости воспроизведения мы также выбираем H.264 при использовании FFmpeg для перекодирования.

Параметры командной строки -crf

Когда обеспечение качества изображения является приоритетом (и не слишком заботится о времени перекодирования), более уместно использовать параметр -crf для управления перекодированием. Диапазон значений этого параметра — 0–51, где 0 — режим без потерь. Чем больше значение, тем хуже качество изображения, но тем меньше размер создаваемого файла. Субъективно 18-28 — разумный диапазон. 18 считается визуально без потерь (технически, конечно, все еще с потерями), и качество выходного видео сопоставимо с входным видео.

Наша стратегия состоит в том, чтобы выбрать наибольшее значение crf, обеспечивая при этом приемлемое качество видео: если качество выходного видео хорошее, попробуйте большее значение, если оно выглядит плохо, затем попробуйте меньшее значение;

Давайте сначала выполним следующую команду:

ffmpeg -i D:\src.mov -c:v libx264 -preset veryslow -crf 18 -c:acopy D:\dest1.mp4

Это значит: перекодировать исходный файл src.mov диска D в формат H.264 на «очень медленной» скорости и сохранить его как D:\dest1.mp4. Среди них: чем медленнее скорость кодирования, указанная в параметре -preset, тем выше получаемая эффективность сжатия. И что означает -c:acopy? Поскольку битрейт звука обычно относительно небольшой, мы не будем с этим беспокоиться. Более того, перекодирование после декодирования также повредит качеству звука. Поэтому просто скопируйте аудиоданные из исходного файла непосредственно в целевой файл. исходный формат кодирования.

Совет: Хотите знать, как заполнить значение параметра после -c:v? Или какие форматы кодирования аудио и видео поддерживает FFmpeg? Запустите ffmpeg–encoders и посмотрите. Дополнительно выполните:

ffmpeg -i D:\src.mov -c:v libx264 -preset -tuneD:\dummy.mp4

Вы можете увидеть диапазон значений параметра -preset.

У меня небольшой вопрос: поскольку время ожидания нас не волнует, почему бы не указать самое медленное плацебо для -preset? Это потому, что: По сравнению с VerySlow, плацебо дает улучшение качества видео только примерно на 1% за счет чрезвычайно длительного времени кодирования. Это принцип убывающей отдачи: медленный увеличивается на 5% до 10% по сравнению со средним, медленный увеличивается на 5% по сравнению с очень медленным, увеличивается на 3% по сравнению с медленным;

Кроме того, для определенных типов исходного контента (например, фильмов, анимации и т. д.) вы также можете использовать параметр -tune для специальной оптимизации. Но если вы не уверены, какой вариант использовать, просто игнорируйте этот параметр.

Контрастный эффект

После выполнения команды перекодирования измените значение параметра -crf на 19, 20, 28 и 51 соответственно и повторно перекодируйте выходные данные в другие файлы MP4. Запишите данные и сравните их следующим образом:

Коэффициент уменьшения размера исходного файла

crf = 18 46.3 21%

crf = 19 36.7 33%

crf = 20 31.2 43%

crf = 28 26.5 83%

crf = 51 1.25 97%

Попробуйте воспроизвести эти файлы. Было обнаружено, что качество изображения файлов, сгенерированных при значении crf 18-28, не имеет очевидной разницы, тогда как качество изображения видео, сгенерированного с помощью -crf51, уже ужасно! В реальных приложениях попробуйте несколько значений crf и найдите приемлемую для вас точку баланса между качеством изображения и степенью сжатия.


boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose