视频质量的编码设置 - MediaConvert
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视频质量的编码设置

使用 AWS Elemental MediaConvert 创建作业时,您选择的编码设置会影响视频质量、文件大小和播放器兼容性。

您可以对作业进行配置,让 MediaConvert 自动选择视频质量最佳的编码设置,并平衡输出文件大小。或者,您也可以手动指定编码设置,以满足您的输出或交付要求。

本节介绍基本概念、典型设置,并指导如何选择优化视频质量的设置。

以下主题提供了有关这些编码设置的更多信息。

GOP 结构设置

创建作业时,为输出选择的图片组 (GOP) 设置会影响视频质量和播放器兼容性。本节介绍 GOP 的基本概念、典型的 GOP 设置,并指导如何选择优化视频质量的设置。

GOP 是压缩视频帧类型的特定排列。这些帧类型包括以下内容:

I-Frames

内编码帧。包含解码器用于解码帧的所有信息。通常,I 帧在视频流中占用的位数最多。

IDR-Frames

即时解码器刷新帧。与 I 帧类似,它们包含解码器用来解码帧的所有信息。但是,帧不能引用 IDR 帧之前的任何帧。

P-Frames

预测帧。包含当前帧与之前一个或多个帧之间的差值。P 帧的压缩效果比 I 帧好得多,并且在视频流中使用的位数更少。

B-Frames

双向预测帧。包含当前帧与前后一个或多个帧之间的差值。B 帧的压缩率最高,在视频流中占用的位数最少。

典型的 GOP 从 IDR 帧开始,然后是 B 帧和 P 帧的重复模式。这是一种典型的重复帧模式:IBBPBBPBBPBB

以下主题提供了有关各个 GOP 设置的更多信息,并推荐了可优化视频质量的设置。

GOP 大小

GOP 大小是指 GOP 中的帧数,它定义了 IDR 帧之间的间隔。例如,如果 GOP 以 IDR 帧开头,并且有 29 个 B 帧 和 P 帧的组合,则 GOP 的大小为 30 帧。

典型的 GOP 大小为 1-2 秒,与视频帧速率相对应。例如,如果输出帧速率为每秒 30 帧,则典型的 GOP 大小为 30 或 60 帧。

当您将输出视频编解码器设置为 H_264H_265 时,请将 GOP 模式控制设置为 Auto。这样,MediaConvert 就能选择最佳的 GOP 大小。

注意

流媒体视频格式,包括 HLS、DASH、CMAF 和 MSS,要求片段或片段长度为 GOP 大小的倍数。有关更多信息,请参阅设置流输出的片段长度。当您将这些视频格式的 GOP 模式控制设置为自动时,MediaConvert 会自动选择与片段或片段长度相对应的兼容和优化的 GOP 大小。

参考帧之间的 B 帧

定义 MediaConvert 可以在参考帧之间使用的最大 B 帧数。

如果 GOP 参考 B 帧设置为 Disabled,则典型值为 1 或 2;如果 GOP 参考 B 帧设置为 Enabled,则典型值为 3–5。

当您将输出视频编解码器设置为 H_264H_265 时,请将参考帧之间的 B 帧留空。这样,MediaConvert 就能在参考帧之间选择最佳的 B 帧数。

关闭的 GOP 节奏

关闭的 GOP 节奏定义了 P 或 B 帧能够引用的 GOP 数量。GOP 可以是打开的,也可以是关闭的。打开的 GOPs 的帧可以引用不同 GOP 的帧,而关闭的 GOP 的帧只能引用 GOP 本身的帧。

当您将输出视频编解码器设置为 H_264H_265 时,请将关闭的 GOP 节奏留空,以允许 MediaConvert 选择最佳关闭的 GOP 节奏。

动态子 GOP

动态子 GOP 可以提高高动态内容的主观视频质量。它通过允许 B 帧的数量变化来做到这一点。

当您将输出视频编解码器设置为 H_264H_265 时,请将动态子 GOP 设置为 Adaptive。这样,MediaConvert 就能确定最佳的子 GOP。

GOP 参考 B 帧

将输出视频编解码器设置为 H_264H_265 时,将 GOP 参考 B 帧设置为 Enabled,以允许其他帧类型引用 B 帧。相对于位元速率,这可以提高输出的视频质量。

最小 I 间隔

最小 I 间隔 规定了 GOP 开始时创建的 I 帧与场景变化检测创建的 I 帧之间的最小帧数。

当您将输出视频编解码器设置为 H_264H_265 时,将最小 I 间隔留空。这样,MediaConvert 就能选择最佳的最小 I 间隔。

自适应量化的设置

自适应量化选择应用于 MediaConvert 使用的不同量化模式的强度,包括闪烁、空间和时间量化。MediaConvert 使用自适应量化来根据视频的复杂程度分配位。

当您将输出视频编解码器设置为 H_264XAVC 时,请将自适应量化设置为 Auto,以允许 MediaConvert 选择最佳的自适应量化。