Видеотрафик — это 80% всего интернета. Кодек HEVC сжимает видео, но при низком битрейте появляются артефакты. Мы используем нейросеть ESRGAN для восстановления качества после агрессивного сжатия — файл остаётся маленьким, а картинка выглядит как оригинал.
Проблема
Агрессивное квантование HEVC (H.265) при низком битрейте вызывает деградацию: макроблочность, потерю высокочастотных компонент, color banding. Метрика VMAF снижается до 45.
Решение
Post-processing нейросетью ESRGAN (Residual-in-Residual Dense Block) восстанавливает текстуры и границы объектов. Inference выполняется покадрово на стороне клиента через TensorFlow.js.
Результат
Битрейт передачи снижен в 6x (12.4 MB → 2.1 MB), при этом субъективное качество восстановлено до уровня референса. VMAF > 94.
Одно видео — стандартный HEVC. Другое прошло ESRGAN post-processing. Попробуй отличить.
Видео закодировано далеко за пределами допустимого битрейта. Нейросеть восстанавливает потерянные данные.
Двигай ползунок. Слева — 200 kbps с артефактами, справа — после AI обработки.
Как ESRGAN удерживает метрику качества при снижении битрейта.
input.mp4
H.265, 5000 kbps
12.4 MB, VMAF 100
HEVC encode
H.265, CRF 35
сжатие ~6x
compressed.mp4
300 kbps, 2.1 MB
VMAF 45, артефакты
ESRGAN
RRDB-Net, TF.js
WebGL / GPU
output.mp4
300 kbps, 2.1 MB
VMAF 94, restored
Без AI
12.4 → 2.1 MB
VMAF: 100 → 45
артефакты, потеря деталей
С AI (ESRGAN)
12.4 → 2.1 MB
VMAF: 100 → 94
качество восстановлено
TensorFlow.js + WebGL. Модель работает на GPU клиента. Захвати кадр из видео — нейросеть восстановит качество в реальном времени.