VMAF（Video Multimethod Assessment Fusion）是一种基于机器学习的视频质量评估方法，它通过分析视频序列的多个质量特征来预测观众的主观质量感受。VMAF得分范围从0到100，其中100表示最高质量。以下是VMAF的使用方法和相关信息：
VMAF使用方法
- FFmpeg集成：VMAF已被集成到FFmpeg中，作为一个滤镜使用。要使用FFmpeg进行VMAF评估，首先确保FFmpeg已编译支持VMAF。然后，使用以下命令行进行视频质量评估：
ffmpeg -i reference_video.mp4 -i distorted_video.mp4 -lavfi libvmaf="model_path=path/to/vmaf/model.pkl" -f null -其中，reference_video.mp4是原始视频，distorted_video.mp4是失真视频，model_path指向VMAF模型的路径。
- 独立使用：如果不想使用FFmpeg，可以从Netflix/vmaf获取VMAF的源码，编译并安装。然后，按照文档说明使用VMAF工具进行视频质量评估。
VMAF模型下载
- FFmpeg集成模型：对于FFmpeg集成使用，需要下载VMAF模型文件（如
vmaf_v0.6.1.pkl和vmaf_v0.6.1.pkl.model），并将它们放置在FFmpeg的同级目录下。 - 独立使用模型：对于独立使用VMAF工具，同样需要从Netflix/vmaf获取相应的模型文件，并按照源码中的说明进行配置。
VMAF得分解释
- 得分范围：VMAF得分范围从0到100，其中0表示最低质量，100表示最高质量。得分越高，表示视频质量越好。
- 得分解释：例如，得分70可以被普通观众理解为在1080p和3H条件下（观看距离为屏幕高度的3倍）的“好”和“一般”之间的视频质量。
VMAF与其他视频质量评估方法的比较
- 优势：VMAF通过融合多种质量指标，能更准确地预测视频的主观感知质量，比单一的数学模型（如PSNR、SSIM）更能反映人眼的主观感受。
- 局限性：VMAF的计算相对复杂，需要一定的计算资源。同时，模型的准确性也依赖于训练数据的质量和多样性。