VMAF(Video Multi-Method Assessment Fusion)는 Netflix가 개발한 비디오 품질 평가 지표이다.
세 가지 기본 지표를 추출하고 SVM(Support Vector Machine)으로 함친다.
- VIF (Visual Information Fidelity): 자연 이미지 통계 기반 품질 측정
- DLM (Detail Loss Metric): 세부 정보 손실 측정
- Motion: 프레임 간 움직임 정보
이 지표들을 인간의 주관적 평가 데이터로 학습된 모델에 입력하여 최종 점수를 산출한다. (100에 가까울수록 원본과 동일)
# ffmpeg로 VMAF 계산ffmpeg -i distorted.mp4 -i reference.mp4 \ -lavfi libvmaf="model=version=vmaf_v0.6.1" \ -f null -# Python (ffmpeg-python)import ffmpeg
(ffmpeg.input("distorted.mp4").output("reference.mp4", lavfi="libvmaf").run())해석
- 93 이상: 원본과 구분 불가
- 80~93: 좋음
- 70~80: 보통
- 70 미만: 품질 저하 인지 가능
영상 인코딩 품질 비교 (코덱, 비트레이트 설정), 스트리밍 서비스의 트랜스코딩 품질 모니터링, ABR(Adaptive Bitrate) 래더 최적화 등 목적으로 활용할 수 있다.
참고