Как улучшить качество видео в браузере яндекс на телефоне
Если вам приходилось смотреть видео онлайн через браузер на своём смартфоне, вы могли замечать, что иногда видео при просмотре тормозит. При чём это не зависит от скорости интернет соединения и на пк, подключенного к той же сети, всё идёт отлично и без зависаний. Ниже я поделюсь одним из способов, как можно снизить, а на некоторых устройствах и вовсе устранить, тормоза при просмотре видео онлайн на андроид телефоне или планшете.
Как убрать тормоза при просмотре видео онлайн
В посте я рассмотрю проблемы с воспроизведением только онлайн видео, так как под локальные файлы, как правило, больше всего подходит стандартный плеер, который максимально оптимизирован под конкретное устройство.
Не все браузеры одинаково подходят для просмотра онлайн видео. В некоторых из них картинка может прерываться, тормозить, происходить рассинхронизация со звуком и прочее. В этом случае необходимо подобрать из них оптимальный.
По своему опыту, браузеры максимально подходящие для просмотра видео онлайн:
Если вы считаете, что список можно дополнить, добро пожаловать в комментарии.
Но даже эти браузеры не всегда корректно отображают видео на сайтах, особенно на слабых устройствах. Что делать в таком случае, читаем ниже.
Как вы догадались, нам понадобится приложение MX Player, если он у вас ещё не установлен, скачать можно по ссылке.
- На устройство скачается файл index.m3u8
- Открываем файл в проигрывателе MX Player и продолжаем просмотр уже через него
- К сожалению, способ работает не на каждом сайте.
К недостатку этих приложений можно отнести наличие большого количества рекламы, которую нельзя пропустить. Но, по словам разработчиков, это позволяет смотреть фильмы бесплатно и исключительно в хорошем качестве, что весьма приятно.
Ставь лайк и делись статьёй, если тебе помог один из способов смотреть видео онлайн без тормозов и зависаний.
Материалы по теме:
Эмуляторы ОС Android на ПК
Как очистить память на телефоне: универсальный способ.
Что делать, если смартфон начал медленно заряжаться
Как можно использовать старый смартфон
Как сделать экран андроид чёрно-белым?
7 комментариев
У меня в Опере на Meizu M3s при 360, но не тормозит, а дёргается. При 240 всё в порядке.
Зона начала сильно зависать,просто невозможно что то в ней смотреть.
У меня видео тормозит только в браузере в ютубе все норм не зависает а в инете зависает
Когда люди ищут в интернете картинку или видео, они часто прибавляют к запросу фразу «в хорошем качестве». Под качеством обычно имеется в виду разрешение — пользователи хотят, чтобы изображение было большим и при этом хорошо выглядело на экране современного компьютера, смартфона или телевизора. Но что делать, если источника в хорошем качестве просто не существует?
Сегодня мы расскажем читателям Хабра о том, как с помощью нейронных сетей нам удается повышать разрешение видео в режиме реального времени. Вы также узнаете, чем отличается теоретический подход к решению этой задачи от практического. Если вам не интересны технические детали, то можно смело пролистать пост – в конце вас ждут примеры нашей работы.
В интернете много видеоконтента в низком качестве и разрешении. Это могут быть фильмы, снятые десятки лет назад, или трансляции тв-каналов, которые по разным причинам проводятся не в лучшем качестве. Когда пользователи растягивают такое видео на весь экран, то изображение становится мутным и нечётким. Идеальным решением для старых фильмов было бы найти оригинал плёнки, отсканировать на современном оборудовании и отреставрировать вручную, но это не всегда возможно. С трансляциями всё ещё сложнее – их нужно обрабатывать в прямом эфире. В связи с этим наиболее приемлемый для нас вариант работы — увеличивать разрешение и вычищать артефакты, используя технологии компьютерного зрения.
В индустрии задачу увеличения картинок и видео без потери качества называют термином super-resolution. На эту тему уже написано множество статей, но реалии «боевого» применения оказались намного сложнее и интереснее. Коротко о главных проблемах, которые нам пришлось решать в собственной технологии DeepHD:
- Нужно уметь восстанавливать детали, которых не было на оригинальном видео ввиду его низкого разрешения и качества, “дорисовывать” их.
- Решения из области super-resolution восстанавливают детали, но они делают чёткими и детализованными не только объекты на видео, но и артефакты сжатия, что вызывает неприязнь у зрителей.
- Есть проблема со сбором обучающей выборки – требуется большое количество пар, в которых одно и то же видео присутствует и в низком разрешении и качестве, и в высоком. В реальности для плохого контента обычно нет качественной пары.
- Решение должно работать в реальном времени.
Выбор технологии
В последние годы использование нейронных сетей привело к значительным успехам в решении практически всех задач компьютерного зрения, и задача super-resolution не исключение. Наиболее перспективными нам показались решения на основе GAN (Generative Adversarial Networks, генеративные соперничающие сети). Они позволяют получить фотореалистичные изображения высокой чёткости, дополняя их недостающими деталями, например прорисовывая волосы и ресницы на изображениях людей.
В самом простом случае нейронная сеть состоит из двух частей. Первая часть – генератор – принимает на вход изображение и возвращает увеличенное в два раза. Вторая часть – дискриминатор – получает на вход изображение, сгенерированные и “настоящие”, и пытается отличить друг от друга.
Подготовка обучающего множеств
Для обучения мы собрали несколько десятков роликов в UltraHD-качестве. Сначала мы уменьшили их до разрешения 1080p, получив тем самым эталонные примеры. Затем мы уменьшили эти ролики ещё вдвое, попутно сжав с разным битрейтом, чтобы получить что-то похожее на реальное видео в низком качестве. Полученные ролики мы разбили на кадры и в таком виде использовали для обучения нейронной сети.
Деблокинг
Конечно же, нам хотелось получить end-to-end-решение: обучать нейросеть генерировать видео высокого разрешения и качества сразу из оригинального. Однако GAN'ы оказались очень капризны и постоянно пытались уточнять артефакты сжатия, а не устранять их. Поэтому пришлось разбить процесс на несколько этапов. Первый – подавление артефактов сжатия видео, также известный как деблокинг.
Пример работы одного из методов деблокинга:
На этом этапе мы минимизировали среднеквадратичное отклонение между сгенерированным и исходным кадром. Тем самым мы хоть и увеличивали разрешение изображения, но не получали реального повышения разрешения за счёт регрессии к среднему: нейросеть, не зная, в каких конкретно пикселях проходит та или иная граница на изображении, была вынуждена усреднять несколько вариантов, получая размытый результат. Главное, чего мы добились на этом этапе – устранение артефактов сжатия видео, так что генеративной сети на следующем этапе нужно было только повысить чёткость и добавить недостающие мелкие детали, текстуры. После сотен экспериментов мы подобрали оптимальную по соотношению производительности и качества архитектуру, отдалённо напоминающую архитектуру DRCN:
Основная идея такой архитектуры состоит в желании получить максимально глубокую архитектуру, при этом не получив проблем со сходимостью при её обучении. С одной стороны, каждый следующий свёрточный слой извлекает всё более сложные признаки входного изображения, что позволяет определять, что за объект находится в данной точке изображения и восстанавливать сложные и сильно повреждённые детали. С другой стороны, расстояние в графе нейронной сети от любого её слоя до выхода остаётся небольшим, благодаря чему улучшается сходимость нейросети и появляется возможность использовать большое количество слоёв.
Обучение генеративной сети
За основу нейронной сети для повышения разрешения мы взяли архитектуру SRGAN. Прежде чем обучать соревновательную сеть, нужно предобучить генератор – обучить его тем же способом, что и на этапе деблокинга. В противном случае в начале обучения генератор будет возвращать только шум, дискриминатор сразу начнёт «выигрывать» – легко научится отличать шум от реальных кадров, и никакого обучения не получится.
Далее обучаем GAN, но и тут есть свои нюансы. Нам важно, чтобы генератор создавал не только фотореалистичные кадры, но и сохранял имеющуюся на них информацию. Для этого к классической архитектуре GAN'а мы добавляем контентную функцию потерь (content loss). Она представляет собой несколько слоёв нейросети VGG19, обученной на стандартном датасете ImageNet. Эти слои преобразуют изображение в карту признаков, которая содержит информацию о содержимом изображения. Функция потерь минимизирует расстояние между такими картами, полученными из сгенерированного и исходного кадров. Также наличие такой функции потерь позволяет не испортить генератор на первых шагах обучения, когда дискриминатор ещё не обучен и выдает бесполезную информацию.
Ускорение нейросети
Всё шло хорошо, и после цепочки экспериментов мы получили неплохую модель, которую уже можно было применять к старым фильмам. Однако для обработки потокового видео она все ещё была слишком медленной. Оказалось, что просто уменьшить генератор без существенной потери качества итоговой модели нельзя. Тогда нам на помощь пришёл подход knowledge distillation («дистилляция» знаний). Этот метод предусматривает обучение более лёгкой модели таким образом, чтобы она повторяла результаты более тяжёлой. Мы взяли множество реальных видео в низком качестве, обработали их полученной на предыдущем шаге генеративной нейросетью и обучили более лёгкую сеть получать из тех же кадров такой же результат. За счёт этого приёма мы получили сеть, которая не очень сильно уступает по качеству исходной, но быстрее её в десятки раз: на обработку одного телеканала в разрешении 576p требуется одна карта NVIDIA Tesla V100.
Оценка качества решений
Пожалуй, самый сложный момент при работе с генеративными сетями – это оценка качества полученных моделей. Здесь нет понятной функции ошибки, как, например, при решении задачи классификации. Вместо этого мы знаем только точность дискриминатора, которая никак не отражает интересующее нас качество генератора (хорошо знакомый с этой сферой читатель мог бы предложить использовать метрику Вассерштайна, но, к сожалению, у нас она давала заметно более плохой результат).
Решить эту проблему нам помогли люди. Мы показывали пользователям сервиса Яндекс.Толока пары изображений, одно из которых было исходным, а другое – обработанным нейросетью, либо оба были обработанными разными версиями наших решений. За вознаграждение пользователи выбирали более качественное видео из пары, так мы получали статистически значимое сравнение версий даже при сложно различимых глазом изменениях. Наши итоговые модели одерживают победу в более чем 70% случаев, что достаточно много, учитывая, что пользователи тратят на оценку пары видео всего несколько секунд.
Интересным результатом также стал тот факт, что видео в разрешении 576p, увеличенное технологией DeepHD до 720p, выигрывает у такого же оригинального видео с разрешением 720p в 60% случаев – т.е. обработка не только повышает разрешение видео, но и улучшает его визуальное восприятие.
Примеры
Весной мы испытали технологию DeepHD на нескольких старых фильмах, посмотреть которые можно на КиноПоиске: «Радуга» Марка Донского (1943), «Летят журавли» Михаила Калатозова (1957), «Дорогой мой человек» Иосифа Хейфица (1958), «Судьба человека» Сергея Бондарчука (1959), «Иваново детство» Андрея Тарковского (1962), «Отец солдата» Резо Чхеидзе (1964) и «Танго нашего детства» Альберта Мкртчяна (1985).
Разница между версиями до и после обработки особенно заметна, если вглядываться в детали: изучать мимику героев на крупных планах, рассматривать фактуру одежды или рисунок ткани. Удалось компенсировать и некоторые недостатки оцифровки: например, убрать пересветы на лицах или сделать более заметными предметы, размещённые в тени.
Позднее технология DeepHD стала использоваться для улучшения качества трансляций некоторых каналов в сервисе Яндекс.Эфир. Распознать такой контент легко по метке dHD.
Теперь на Яндексе в улучшенном качестве можно посмотреть «Снежную королеву», «Бременских музыкантов», «Золотую антилопу» и другие популярные мультики киностудии «Союзмультфильм». Несколько примеров в динамике можно увидеть в ролике:
Для требовательных к качеству изображения зрителей разница будет особенно заметной: изображение стало более резким, лучше видны листья деревьев, снежинки, звёзды на ночном небе над джунглями и другие мелкие детали.
Полезные ссылки
Jiwon Kim, Jung Kwon Lee, Kyoung Mu Lee Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution [arXiv:1511.04491].
Christian Ledig et al. Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network [arXiv:1609.04802].
Mehdi S. M. Sajjadi, Bernhard Schölkopf, Michael Hirsch EnhanceNet: Single Image Super-Resolution Through Automated Texture Synthesis [arXiv:1612.07919].
Улучшаем качество ролика онлайн
Интернет-ресурсов для качественной обработки видео не так уж много, но они все же есть. Большинство таких сервисов – платные, однако имеются и не уступающие им по возможностям аналоги. Ниже мы рассмотрим именно последние.
Способ 1: видеоредактор YouTube
Как ни странно, но именно видеохостинг от Google является лучшим решением для того, чтобы быстро улучшить качество ролика. Конкретно же, в этом вам поможет видеоредактор, являющийся одним из элементов «Творческой студии» YouTube. Предварительно потребуется авторизоваться на сайте под своим Google-аккаунтом.
Как результат, итоговый ролик с примененными улучшениями будет сохранен в памяти вашего компьютера.
Способ 2: WeVideo
Очень мощный, но простой в использовании инструмент для редактирования видео онлайн. Функционал сервиса повторяет базовые возможности полноценных программных решений, однако работать с ним бесплатно можно только с рядом ограничений.
Впрочем, выполнить минимальную обработку ролика в WeVideo можно и с помощью доступных без подписки функций. Но это в том случае, если вы готовы мириться с водяным знаком внушительных размеров на готовом видео.
Способ 3: ClipChamp
В целом, каждый из рассмотренных нами сервисов имеет свои сценарии использования и свои особенности. Соответственно, ваш выбор должен основываться исключительно на собственных предпочтениях и наличии тех или иных функций для работы с видео в представленных онлайн-редакторах.
Отблагодарите автора, поделитесь статьей в социальных сетях.
Помогла ли вам эта статья?
Еще статьи по данной теме:
спасибо,. Взял на заметку )
я хотел улучшить качество старого мультфильма с помощью нейросетей, цветокоррекция это слишком бесполезная функция видеоредакторов
Не нужно врать, 20$ в месяц за сервис подаете как бесплатно.
Советы никуда не годятся. Все сервисы плантые, на Ютьюбе нет никакой обработки, даже шумы не убирает. Только время потратил зря.
Не нашел то, что искал. Мне нужно улучшить качество видео, КАЧЕСТВО, понимаете. Ни цветокоррекция, ни стабилизация, а качество. С качества в 240р улучшить до 1080р, ну или хотя бы на 720р
Приложения, созданные для повышения качества ваших видео, могут выполнять множество функций, включая редактирование фотографий, что может быть очень полезно, поскольку используемый материал может быть другим, и нет необходимости изменять приложение. Что касается среднего качества видеоусилителей, оно ошеломляет, и невозможно будет выделить лучшее из лучшего, потому что есть все мыслимые и немыслимые функции: масштабирование, обрезка, разделение, вырезание, копирование, поворот, регулировка громкости. , скорость, добавление звука, музыки, голоса, стикеров, эффектов, рамок и это только начало! Более того, с ними несложно работать, и они могут значительно облегчить вам жизнь. Если вы заинтересованы только в добавлении текста в видео, вы можете посмотреть нашу статью о 11 лучших приложениях для написания текста на видео.
Эта статья посвящена рассмотрению 9 лучших приложений для улучшения качества видео на Android и iOS, их основных функций и достоинств.
- FlimoraGo
- InShot
- VivaVideo
- Videoshop
- VideoShow
- PowerDirector
- Splice
- KineMaster
- Quick
Самым популярным и продвинутым приложением для редактирования и улучшения видео является FlimoraGo. Это приложение предоставляет все функции для создания восхитительного видео: вырезка, обрезка, редактирование цвета, настройка звука, инструменты дизайна, такие как наклейки и текст с разными шрифтами и т. Д. Вы можете начать с нескольких простых шагов: перетащите клипы, скрепите их и поддержите музыкой. При улучшении видео вы можете удалить фоновый шум и внешние ненужные звуки, а также добавить музыку, взятую из приложения, вашего устройства или записанную.
Существует множество макетов, наложений и фильтров, которые позволяют вам выразить свое творчество и создать уникальное произведение искусства в движении. Работа может быть основана на нескольких видеороликах и есть некоторые действия по созданию PIP. Кроме того, вы можете найти больше полезных функций в Effect Store.
Также возможно сохранить его в формате HD для дальнейшего размещения в социальных сетях, таких как Instagram, или для других целей.
InShot
InShot поможет вам улучшить любое видео, а также создать его из ничего. Приложение обладает всеми основными функциями, связанными с обрезкой, обрезкой и контролем скорости. Более того, существует множество возможностей украсить видео специальными кадрами, текстом или анимированными ярлыками или смайликами. Придумайте стиль и оттенок цвета, чтобы сделать его более эффектным и запоминающимся.
Удобно настраивать звуки, эффекты и фоновую музыку, потому что есть дорожки разных цветов, представляющие дополнительные функции и их продолжительность, вместе с самим видео. Чтобы убедиться, что вы все настроили так, как хотели, вы можете предварительно просмотреть видео.
Помимо редактирования видео, это приложение работает и с фотографиями: представлены разнообразные фильтры, стикеры и другие инструменты. В частности, вы можете настроить размер в соответствии с социальной сетью, в которой вы собираетесь публиковать свой аудиовизуальный контент: Instagram, TikTok, YouTube, Facebook и т. Д.
VivaVideo
VivaVideo, как правило, имеет все те же обычные функции, что и ранее просмотренные приложения для создания и редактирования видео: работа со стилем, цветом, макетами, размытием, четкостью, добавлением таких объектов, как фотографии, наклейки и фрагменты текста. Улучшение музыки и звука также возможно на продвинутом уровне, поскольку приложение работает с любым загруженным аудиофайлом с вашего устройства. Помимо улучшения видео, приложение занимается созданием слайд-шоу и коллажей;
Его работа довольно ясна, поскольку у вас есть регулируемые дорожки, отмечающие начало и конец инструмента, добавленного к видео. Есть несколько основных эффектов, которые вы можете выбрать, а также создать свои собственные конструктивные особенности.
Videoshop
Особого внимания заслуживает инструмент синхронизации губ; Любители Instagram и TikTok обязательно оценят эту функцию. Приложение также поддерживает несколько слоев одновременно, поэтому некоторые видео и фотографии могут воспроизводиться на фоне других для создания потрясающих эффектов.
VideoShow
Видео также можно редактировать в приложении VideoShow, которое включает в себя все потрясающие, популярные и впечатляющие темы, эффекты и инструменты для ваших видеоклипов. Он очень доступный, и в него нужно добавить около сотни песен и музыкальных композиций. К видео также могут быть добавлены некоторые дополнительные украшения и текст. Что касается вашего голоса, вы можете изменить его на голос робота или миньонов, чтобы он был симпатичнее и смешнее.
Как правило, он имеет все разнообразие функций, как и предыдущие приложения. Тем не менее, есть несколько вещей, за которые нужно заплатить, чтобы использовать их в вашем видео: удаление водяных знаков, прокрутка субтитров и т. Д.
PowerDirector
Очень мощное и красивое приложение для работы с видео PowerDirector кажется довольно простым в использовании и удовлетворит вас своим широким набором функций. Он работает так же, как и предыдущие приложения: загружайте из них видео, выбирайте скорость, цвет, вставляйте текст, визуальные эффекты, музыку и выполняйте соответствующие переходы между клипами, и все это выполняется на дорожках с движущимися элементами. Функции, как обычно, отлично подходят для профессионального редактирования и имеют множество фильтров, поэтому не беспокойтесь о стиле, который следует выбрать.
Хотя есть некоторые покупки для определенных функций, которые могут сыграть классную декоративную роль в вашем видео.
Splice
В поисках видеоредактора с мощным набором инструментов вы можете взглянуть на Splice, который обладает множеством полезных вещей для улучшения различных аспектов видео, которые могут быть применены к любому видео в соответствии с вашими потребностями.
Чтобы сказать больше о функциях, связанных с настройкой музыки, приложение синхронизирует видео в такт, чтобы сделать его более профессиональным и привлекательным. В любом случае функции такие же, как и в других приложениях.
KineMaster
В поисках видеоредактора с мощным набором инструментов вы можете взглянуть на Splice, который обладает множеством полезных вещей для улучшения различных аспектов видео, которые могут быть применены к любому видео в соответствии с вашими потребностями.
Чтобы сказать больше о функциях, связанных с настройкой музыки, приложение синхронизирует видео в такт, чтобы сделать его более профессиональным и привлекательным. В любом случае функции такие же, как и в других приложениях.
Quick
Для быстрого обновления фото и видеоконтента вы можете использовать приложение Quick. Это позволяет нам легко установить длину и композицию видео.
Имея возможность включать до 75 аудиовизуальных материалов, Quick работает со всеми 8 файлами распространенных типов, чтобы облегчить процесс создания.
Читайте также: