6、多参考帧的选择 。为了提高压缩效率，现在的编码器会选择更多参考帧，比如在一个方向选择3到4个参考帧，我们会根据参考帧的质量，距离来做加权，选择适合的参考帧 。在拿到一个比较好的结果后如何提前跳出其它参考帧的遍历？多参考帧是提升压缩质量的一个很好选择，但需要避免计算复杂升高 。
7、Distortion的快速估计 。在RDO过程中要对误差进行仔细估计，如果用传统下的SATD做的话，效率不高，但如果做完整的RDO计算非常耗时，所以我们有残差的预估模型，从量化后的系数中用模型推导出Distortion的结果避免再做反量化，反变化 。还有像Bits估计，RDCost的另一个分量是Bits代价，用一次完整的熵编码会非常耗时，如果用一个分段线性模型能够估算出来Bits来，我们就可以快速做出RDO的计算 。
其它的比如Deblock，SAO优化偏一些工程方面手段 。
除了快速算法之外，我还对压缩性能做了一些总结，速度不变的前提下，相比于X265，我们有>30%的性能增益 。我们的编码器在以下几个方面有性能收益：
1、第一个码率控制 。码率控制的目标是把码率分配到更有价值的地方 。它分帧级别码控和块级别码控 。在帧级别码控中，我们对I帧码控和P帧码控做了精确的预分析，在块级别码控中，我们设计了增强型的Cu-tree算法 。
2、分层B帧以及参考结构的优化 。分层B帧在实现方面不难，对压缩效率方面有大的帮助 。前面介绍了GOP结构的优化，我们会对参考帧的选择会做权衡 。
3、大家知道在静止场景下，分层越多压缩效率越高，但在运动场景就不那么有效，所以我们实现了自适应的GOP Size，并自研了Scenecut算法 。能够适应不同运动强度、场景切换的需求包括淡入淡出的需求 。
4.此外，在Bi-Search，GPB，LTR这几个工具，在开源软件X265是没有的，但对提高预测效率很有帮助；MCTF工具对编码噪声的去除非常有帮助，我们将这几个技术加入到S265之后获得了5%以上的BD-rate收益 。
5、2-pass是在求解一个全局最优的Qscale，它在离线转码场景中被用到，允许对视频做更多分析，但在求解过程中，失真度量是MSE，我们对度量函数进行了重新推导，获得5%压缩性能；
6、Dynamic CRF和Pboffset，常规做法是是固定帧级P，B帧的Offset，我们会根据帧的复杂度来调节帧级QP值；
7、AQ和RDO的代价计算通常基于MSE，但如果是针对SSIM指标的话，可以推导SSIM的模型，RD也一样 。
8、针对会议场景，我们还实现了IBC工具，对PPT投屏有帮助 。并专门设计了对屏幕内容优化的搜索算法，传统的快速算法如菱形搜索、六边形搜索在SCC场景下效率很低，很难找到最优解，但如果用自研的算法搜索就有较好的效率提升 。
上述是S265技术的介绍，记得在2016年的时候，金山KS265第一次参加MSU比赛获得了非常好的成绩，后来国内有不少同行参赛也获得了不错的名次 。阿里巴巴S265从2017年开始投入研究到2020年首次参加MSU比赛， 我们在比赛中获得了3项第一：1080P 30FPS PNSR指标第一、1080P 1FPS PNSR指标第一、1080P 30FPS主观质量第一 。
2.2 场景自适应编码除了核心编码器之外，在编码器应用方面，我们还自研了一套场景自适应编码方法，分为三个步骤：
1、视频分析：利用机器学习方法做视频切分，并得到高层语义分类，比如动画，体育，秀场，商品介绍等；
2、另一个维度看利用信号分析手段检测出视频的底层特征，比如运动强度，纹理特征，噪声强度，亮度特征等，根据高低维度信息决定编码参数 。
3、自适应决策引擎（ADE）：根据语义特征和信号特征以及网络状况，决策出最佳编码参数组合 。这个决策过程被建模为一个带约束优化模型；
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