VMAF は Netflix が開発したエミー賞受賞の知覚的ビデオ品質評価アルゴリズムです。このソフトウェア パッケージには、スタンドアロンの C ライブラリ libvmaf と、その Python ライブラリ ラッパーが含まれます。Python ライブラリには、カスタム VMAF モデルをトレーニングおよびテストするツールも提供されます。さらに、libvmaf には次のその他のメトリックの実装も含まれます：PSNR、PSNR-HVS、SSIM、MS-SSIM、CIEDE2000。
2026 年 6 月、Netflix は新しい VMAF モデルのセット (v1) をリリースしました。以前の世代 (v0) は引き続きドキュメント化されています。2023 年 12 月 7 日、libvmaf v3.0.0 がリリースされ、最適化とバグ修正が行われ、v2.0.0 で非推奨となった API が完全に削除されました。v2.0.0 リリースでは、固定小数点と x86 SIMD 最適化により 2 倍の高速化 が達成されました。
Netflix は CAMBI (Contrast Aware Multiscale Banding Index) をオープンソース化しました。これはバンディング アーティファクトの検出器であり、VMAF のライセンスが Apache 2.0 から BSD+Patent に変更されました。VMAF は現在、FFmpeg のフィルターとして含まれており、./configure --enable-libvmaf を使用して設定できます。VMAF Dockerfile は Python ライブラリから Docker イメージを生成し、Windows 用のビルド手順も提供されています。
FAQ Q: VMAF とは何で、どのように使用されますか？
FAQ A: VMAF は Netflix のエミー賞受賞の知覚的ビデオ品質評価アルゴリズムで、C ライブラリ (libvmaf)、Python ライブラリ、コマンドライン ツール、FFmpeg フィルターとして利用可能で、ビデオ品質の測定と最適化に使用されます。
出典: Hacker News · 要約：HeadlinesBriefing