Netflix quiere matar a JPG: así utilizará el formato AVIF para gastar menos datos

Netflix quiere matar a JPG: así utilizará el formato AVIF para gastar menos datos

Alberto García

Netflix juega un importante papel en la industria audiovisual. Su apuesta por el 4K y HDR en su contenido original ha obligado a fabricantes de cámaras de cine como ARRI a ponerse al día y lanzar cámaras que graben de manera nativa en resoluciones al menos de 4K. Su apuesta por los nuevos formatos puede dar pie también a que se extienda su uso, tal y como quieren hacer con AV1 y AVIF, su equivalente en imágenes.

La semana pasada, Netflix anunció que iba a empezar a ofrecer vídeo en formato AV1 en móviles que tengan activado el ahorro de datos. Este nuevo formato es un 20% más eficiente que HEVC, y tiene la ventaja de que es abierto y no requiere licencia, ya que ha sido desarrollado por la AOMedia, apoyada por Google, Microsoft, Apple o la propia Netflix.

netflix compresion avif

Ahora, quieren ir un paso más allá y no sólo empezar a sustituir otros códecs antiguos de vídeo, sino también quieren ir a por la fotografía, ya que la compañía también almacena muchas de ellas en su plataforma. Por ejemplo, hay muchas portadas para todo el contenido que ofrecen, y eso es una información que los usuarios descargan en dispositivos móviles donde el consumo de datos es muy importante y que puede ser motivo para dar de baja Netflix o usarlo menos en móviles.

Netflix está buscando cómo hacer que las portadas ocupen menos

Muchas de estas imágenes pueden haber sido obtenidas directamente del contenido, de fotografías hechas en el rodaje, o una combinación para crear portadas llamativas con gradientes, textos, gráficos, etc. Normalmente Netflix tiene en su base de datos la imagen original en alta calidad, pero dependiendo del dispositivo que la vaya a recibir, la calidad de las imágenes se reduce. Un móvil tiene que cargar decenas de portadas, y su compresión es importantísima.

El problema es que en esa compresión se pierde mucha información, como luminosidad o rango de colores. Por ejemplo, si se elige chroma subsampling 4:2:0 en lugar del 4:4:4 original, se reduce muchísimo la cantidad de colores disponible. Al cambiar a 4:2:0, los colores presentan unos dientes de sierra más definidos y se pierde definición en general en la imagen. A pesar de ello, en algunas imágenes no se nota la diferencia, y ofrece buena compresión, pero no todos los formatos lo soportan. WebP, por ejemplo, sí.

JPEG fue lanzado en 1992, y fue mejorado en el año 2000 con el formato JPEG 2000 que se usa en el cine. Google lanzó WebP en 2010 aprovechando la codificación de vídeo de VP8, permitiendo realizar compresión sin pérdida y mantener un canal Alpha sin pérdida, siendo una alternativa más eficiente y rápida incluso que PNG. Con HEVC también encontramos HEIF como formato de imagen, que mantiene la misma calidad que JPEG ocupando la mitad, similar a lo que hace AV1 con AVIF. El comité de JPEG, sin embargo, quiere apostar por JPEG XL, que es retrocompatible y más eficiente.

La existencia de HEIF y AVIF demuestra que los nuevos algoritmos de vídeo pueden usarse para comprimir imágenes con una eficiencia nunca vista hasta ahora. Con HEIF es posible comprimir desde cualquier codec, es posible usar modos de compresión con y sin pérdidas, es posible usar varios bits de profundidad (JPEG está limitado a 8), y es compatible con subsampling. Incluso permite imágenes animadas como el formato GIF, pero muchísimo más eficientemente. También guarda metadatos como la información del color y del HDR presente en esa imagen.

Así de bien comprime AVIF

AVIF hace lo mismo, y ofrece una excelente calidad. Para demostrarlo, Netflix ha realizado varias pruebas en las que ha comparado una imagen original de Kodak y la ha comprimido en JPEG y en AVIF en 4:4:4 con un factor de compresión de 59 veces, con tamaños finales de 20,429 bytes y 19,788 bytes, respectivamente. En el caso de JPEG, hay una fortísima compresión que se nota en el cielo, mientras que AVIF mantiene mucha calidad.

También han probado con la siguiente imagen, la cual han comprimido con un factor de compresión de 282 veces, ocupando 13,939 bytes en JPEG y sólo 4,176 bytes en AVIF, y este último mantiene muy bien la calidad, y sobre todo el color.

En la portada de Las aventuras del Gato con Botas, tenemos un tamaño de 69,445 bytes en JPEG y 40,811 bytes en AVIF, donde vemos que JPEG destroza la imagen con un banding y un artifacting muy fuerte. En AVIF apenas se nota, y eso que ocupa 29 KB menos.

AVIF todavía está en fase temprana de desarrollo

La compañía da más ejemplos de lo bien que comprime AVIF, y de cómo este formato es capaz de almacenar más información por bit que cualquier otro formato con pérdidas. Sin embargo, todavía se encuentra en una fase muy temprana de desarrollo. Por ejemplo, todavía se está desarrollando una librería abierta llamada libavif para incluirlo en cualquier programa o sistema operativo y que sea capaz de codificar y descodificar imágenes en este formato.

Con esta librería se busca facilitar su integración, donde por ejemplo Chrome ya ha empezado a hacerlo. El equipo de dav1d está trabajando para que la decodificación sea lo más rápida y eficiente posible, ya que actualmente consume muchos recursos como comprobamos recientemente al utilizar este códec con YouTube en altas resoluciones.

Android ya soporta AV1 en vídeo, tal y como Netflix anunció la semana pasada, y próximamente afirman que empezarán a usar imágenes en HDR en su interfaz utilizando AVIF como formato, de manera que las portadas que veremos tendrán mucha más calidad frente a las que comprimen actualmente utilizando JPEG 2000; además de ocupar menos.

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La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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