快手智能视频图像编码处理服务架构：Atlas的探索与实践

快手作为中国领先的短视频平台，一直致力于为用户提供高质量的视频内容。为了实现这一目标，快手自主研发了智能视频图像编码处理服务架构——Atlas。

一、为什么要做Atlas？

随着短视频行业的快速发展，用户对视频质量的要求也越来越高。然而，视频处理和传输需要大量的计算和存储资源，如何有效地降低视频处理成本、提高视频质量成为了一个亟待解决的问题。在这样的背景下，快手决定自主研发一套智能视频图像编码处理服务架构，以满足自身业务的快速扩展需求。

二、Atlas架构简介

Atlas架构主要分为四个层次：内容特征分析层、算法服务层、视频处理编码链路层和硬件层。

1. 内容特征分析层

这一层主要负责对视频内容进行特征分析和质量评估。通过对视频内容的解析，提取出关键特征信息，为后续的视频处理提供依据。同时，该层还负责根据分析结果配置后续操作的“菜谱”。

1. 算法服务层

这是Atlas架构中最核心的一层，主要分为音频、视频及图像编解码器模块、图像算法引擎VisionEngine和AI网络推理库EVA。编解码器模块负责视频的压缩和解压缩，VisionEngine包含各种自研图像算法的工具集，而EVA则是一个针对视频和图像的自研深度学习网络。

1. 视频处理编码链路层

这一层主要负责视频的前处理、编码和转码。用户在搭建类似服务时，可以直接通过Atlas内的Codec管理器和Filter管理器选择希望使用什么类型的编码器和前处理算法。通过这种方式，用户可以更加灵活地配置和管理视频处理流程。

1. 硬件层

作为最底层，硬件层包含了CPU链路、GPU链路及混合链路。根据不同的处理需求，Atlas能够自动选择合适的计算资源，确保视频处理的高效性和实时性。

三、Atlas的实际应用场景

1. 基于视频内容的处理及分析（CAPE）

CAPE是Atlas的一项重要应用场景，通过对视频内容进行深度解析和特征提取，实现对视频内容的全面理解和分类。这一技术可应用于短视频推荐系统，为用户提供更加精准的内容推荐。

1. 视频的AI智能增强

借助AI技术，Atlas能够对视频进行智能增强，提高视频质量。例如，通过智能超分辨率技术，将低分辨率视频转换为高分辨率视频；通过智能去噪技术，去除视频中的噪声和干扰；通过智能色彩增强技术，改善视频色彩表现。这些技术能够显著提升视频的观感和用户体验。

四、总结与展望

快手智能视频图像编码处理服务架构——Atlas的成功应用，为短视频行业的视频处理和传输提供了新的思路和方法。通过自主研发高效智能的视频处理技术，快手不仅提高了自身的业务处理能力，也为中国乃至全球的短视频行业提供了有益的参考和借鉴。展望未来，随着AI技术的不断发展和硬件设备的升级换代，我们相信Atlas架构将继续发挥其强大的功能和优势，为短视频行业的发展注入新的活力。同时，我们也期待看到更多类似优秀的架构和服务涌现出来，共同推动行业的进步和发展。