AV2, der Nachfolger des AV1-Codecs, wird in vielerlei Hinsicht eine Verbesserung darstellen, und die endgültige Version könnte noch in diesem Jahr fertiggestellt werden. Nach fünf Jahren harter Arbeit werden die für die Implementierung erforderlichen Werkzeuge bald fertig sein, und die Tests sind bereits im Gange, mit sehr guten Ergebnissen.
Ein Netflix-Mitarbeiter, der dem AOM-Team angehört, das den AV2-Codec entwickelt, und der auch den Ko-Vorsitz der AOM innehat, berichtete kürzlich, dass AV2 unter dem von Nertflix entwickelten VMAF um bis zu 32,59 % schneller ist als AV1, während PSRN-YUV (14:1:1)-Modus eine Bitratenreduzierung von 28,62 % im Vergleich zu AV1 bei gleichbleibender Bildqualität erreicht. VMAF steht für Video Multi-Method Assessment Fusion und ist für die Analyse der Bildqualität von Videos konzipiert.
Im AV2-Codec wurde keine KI-Funktionalität verwendet. Die Verbesserungen wurden durch kreative Problemlösung und Entwicklungsdenken, den effektiven Einsatz von Mathematik und die Entwicklung cleverer Algorithmen erreicht. AV2 basiert weiterhin auf einer hybriden blockbasierten Struktur, die von AV1 bekannt ist, aber jetzt größere Blöcke mit 256 x 256 Pixeln verwendet, die als Superblöcke bezeichnet werden.
Die Algorithmen verwenden datengesteuerte Methoden, um den Inhalt neuer Frames intelligenter zu schätzen, und es gibt auch ein Ranking-Referenzsystem, das auf den Inhalt von bis zu sieben früheren Frames zugreifen kann. Der Schätzalgorithmus verfügt jetzt auch über eine TIP-Funktion (Temporal Interpolation), die für den Umgang mit Bildern mit schnellen Bewegungen von Vorteil ist und auch hochauflösende Inhalte effizienter und effektiver darstellen kann.
Eine weitere wichtige Verbesserung ist, dass AV2 jetzt einen einheitlichen exponentiellen Quantisierer verwendet, der über einen größeren Bereich mit höherer Präzision arbeitet und für 8-Bit-, 10-Bit- und 12-Bit-Videos verwendet werden kann. Auch die Quantisierung mittels Trellos-Codierung kommt ins Spiel, was zu Effizienzsteigerungen führt, und es stehen benutzerdefinierte Matrizen zur Verfügung, so dass Inhalte mit niedrigeren Bitraten effizienter behandelt werden können. Die Verbesserungen führen zu einer effizienteren Beibehaltung von Texturdetails und weniger Bildfehlern, was zu einer verbesserten Bildqualität bei gleichzeitiger Reduzierung der Bitrate beiträgt.
Neben der Kodierung wurden auch die Filter und die Nachbearbeitung verbessert, z. B. der neue Single Generalized Deblocker, der während der Kodierung Bildrauschen herausfiltert und dabei die ursprünglichen Details besser bewahrt, sowie der Guided Detail Filter und der Cross-Component Sample Offset Filter, die das Rauschen bei der Komprimierung effektiv herausfiltern. Gleichzeitig kann der Codec auch Stereo-Video und erweitertes Multi-Layer-Video verarbeiten.
Die für die Implementierung von AV2 erforderlichen Tools wurden bereits validiert. Das Team wird nun an der Optimierung der Codierungs-Engine arbeiten und in Zukunft auch den Einsatz von künstlicher Intelligenz in Betracht ziehen.
