VMAF एक एमी विजेता धारणात्मक वीडियो गुणवत्ता मूल्यांकन एल्गोरिदम है जिसे नेटफ्लिक्स द्वारा विकसित किया गया है। इस सॉफ्टवेयर पैकेज में एक स्टैंड-अलोन सी लाइब्रेरी, libvmaf, और उसका पायथन लाइब्रेरी रैपर शामिल है। पायथन लाइब्रेरी कस्टम VMAF मॉडल को प्रशिक्षित और परीक्षण करने के उपकरण भी प्रदान करती है। libvmaf में कई अन्य मेट्रिक्स के कार्यान्वयन भी शामिल हैं: PSNR, PSNR-HVS, SSIM, MS-SSIM और CIEDE2000।
जून 2026 में, नेटफ्लिक्स ने VMAF मॉडल का एक नया सेट (v1) जारी किया, जबकि पिछली पीढ़ी (v0) अभी भी दस्तावेजीकृत है। 7 दिसंबर 2023 को, libvmaf v3.0.0 जारी किया गया, जिसमें अनुकूलन और बग फिक्स शामिल हैं और v2.0.0 में अप्रचलित API का पूर्ण हटाव किया गया है। v2.0.0 रिलीज़ ने निश्चित-बिंदु और x86 SIMD अनुकूलन के माध्यम से 2x गति वृद्धि हासिल की।
नेटफ्लिक्स ने CAMBI (Contrast Aware Multiscale Banding Index) को ओपन-सोर्स किया, जो बैंडिंग कलाकृतियों का इसका डिटेक्टर है, और VMAF के लाइसेंस को Apache 2.0 से BSD+Patent में बदल दिया। VMAF अब FFmpeg में एक फिल्टर के रूप में शामिल है और इसे ./configure --enable-libvmaf का उपयोग करके कॉन्फ़िगर किया जा सकता है। एक VMAF Dockerfile पायथन लाइब्रेरी से एक डॉकर इमेज बनाता है, और विंडोज़ बिल्ड निर्देश भी उपलब्ध हैं।
FAQ Q: VMAF क्या है और इसका उपयोग कैसे किया जाता है?
FAQ A: VMAF नेटफ्लिक्स का एमी विजेता धारणात्मक वीडियो गुणवत्ता मूल्यांकन एल्गोरिदम है, जो सी लाइब्रेरी (libvmaf), पायथन लाइब्रेरी, कमांड-लाइन टूल और एफएफएमपीईजी फिल्टर के रूप में उपलब्ध है, जिसका उपयोग वीडियो गुणवत्ता को मापने और अनुकूलित करने के लिए किया जाता है।
स्रोत: Hacker News · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित