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“音視頻+無限可能”是一扇 LiveVideoStackCon面向新興領域開啟的大門，在移動互聯網紅利消失、內卷的局面下，智能車、制造、金融、醫療、出海等新興領域還在迫切追尋新技術帶來的增值。在“音視頻+無限可能”，提前看到新機會、新案例、新實踐。

5月20日-21日，LiveVideoStackCon 2022 上海站，和你一同開啟通向未來的大門。

開源與創新

在廣闊的多媒體技術生態中，有大量的開源技術工具、框架和庫， 比如被廣泛使用的FFmpeg, GStreamer， SRS， WebRTC， X264/X265， VLC等， 這些開源項目奠定了多媒體行業的技術基礎， 也為打通行業壁壘、全局優化業務提供了廣闊的空間。同時，我們既能看到經典的開源項目的持續演進和優化，也能看到不斷迸發的新的開源項目 ，它們很好地和各種創新場景（如物聯網， 元宇宙， 云游戲）結合， 使得多媒體行業生機勃發。

出品人

李忠

Publisher

阿里云智能視頻云

高級技術專家

李忠，阿里云智能視頻云高級技術專家，阿里云視頻云實時媒體處理研發負責人。FFmpeg maintainer，FFmpeg技術委員會委員。長期深耕軟硬件視頻編解碼與音視頻處理技術，熟悉各種開源多媒體軟件（如FFmpeg/Mplayer/Gtreamer/WebRTC）。曾任職Intel開源技術中心，參與linux kernel/libva/libyami等多個開源項目開發，FFmpeg開源社區的國內主要貢獻者之一，目前主要負責阿里云視頻云端云一體媒體處理性能優化與RTC云端實時媒體服務架構開發。

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講師與議題

畢偉

Speaker

網易云信

資深研發工程師??

畢偉，網易云信資深研發工程師。2021年加入云信，多年音視頻引擎開發經驗，目前主要負責網易云信低延時直播項目。

Topic

基于WebRTC的開源低延時播放器實踐

目前各大云廠商推出的低延時直播產品大都基于私有的信令協議和流媒體傳輸協議，導致各廠商之間無法互聯互通，限制了低延時直播的大規模發展。網易云信正在探索標準化的低延時直播方案，推出開源的低延時播放器，開放信令和媒體協議，使得一套低延時播放器SDK就可以對接多家低延時直播廠商，且可以自由定制，旨在推動整個低延時直播行業的發展。

本次分享主要介紹如何基于WebRTC搭建低延時播放器，以及云信在開源的低延時播放器上針對WebRTC做的一些優化，最后展望一下未來在開源低延時播放器上的優化方向。

內容大綱：

1. 如何基于WebRTC搭建低延時播放器

2. 開源低延時播放器優化實踐

3. 未來和展望

趙志立

Speaker

騰訊云?

客戶端開發工程師

趙志立，騰訊云客戶端開發工程師，多年音視頻從業經驗和開源社區經驗，VLC/FFmpeg開發者。目前工作集中在媒體容器格式診斷優化和傳輸加速。

Topic

VLC 20年，重新審視低延遲直播

Bitmovin 2021年視頻開發者報告，低延遲直播被認為是當前行業最大的挑戰，而支持低延遲是VLC 4.0的一個重大更新。實現低延遲直播依賴全鏈路的優化，包括編碼采集、上行傳輸、后臺處理、下行分發、播放控制等。在系統介紹全鏈路所面臨的困難、行業解決方案和騰訊視頻云的一些優化工作之后，深入分析VLC播放器如何實現低延遲播放。

內容大綱：

1. VLC簡介

2. 全鏈路低延遲直播

3. VideoLan開源社區和VLC常見問題答疑

何俊彥

Speaker

英特爾

加速計算系統與圖形部工程師

何俊彥, Intel加速計算系統與圖形部工程師，多媒體框架開發主要負責人，Gstreamer maintainer。曾長期任職于Intel開源技術中心，資深開源軟件貢獻者，在視頻編解碼，異構計算以及圖型渲染等方面有著較深入的研究。參與過Xorg/Mesa/Qemu等項目的開發，開源OpenCL beignet項目的主要貢獻者。現主要負責Gstreamer在Intel平臺上的開發與優化，是Gstreamer開源社區的國內主要貢獻者之一。

Topic

Gstreamer中的視頻處理與硬件加速

Gstreamer作為一個比較流行的開源多媒體框架，其優秀的架構使其具有高度的模塊化和良好的擴展性，并具有廣泛的應用前景。從廣義上說，不只是媒體流，Gstreamer可以擴展并處理任何一種數據流。在AI時代，隨著例如DeepStream， DLStreamer等AI插件的推出, Gstreamer必將被越來越多的應用于集編解碼，AI，渲染等于一體的綜合應用場景中。

本次分享將大致分為三個部分，首先將會介紹Gstreamer的框架及特點，然后研究其視頻的模塊化處理及硬件加速，并討論一些典型的應用實例，最后分享一些個人的開發經驗以及開源社區的開發趨勢和熱點。

內容大綱：

1. Gstreamer的框架與概覽

2. Gstreamer中的視頻處理與硬件加速以及其應用實例

3. Gstreamer的開發與趨勢

王曉偉

Speaker

英偉達

GPU計算專家

王曉偉，任職于英偉達GPU計算專家團隊，現負責GPU計算加速和硬件視頻轉碼，長期支持業界頭部廠商在GPU上進行轉碼和計算的開發及優化，對GPU并行計算和CUDA編程開發有較多經驗。

Topic

FFmpeg AI推理+圖形渲染的可定制GPU管線

AI推理和圖形一體的轉碼流程在數據中心中受到越來越多的關注，業界也已經部署了諸如虛擬主播和云端特效的應用。目前業界采用的方案多會將圖形渲染和AI推理及轉碼分離，一個任務需要多個團隊的多個管線完成。除推理和圖形外，許多傳統圖像處理也缺乏面向轉碼的GPU方案。

FFmpeg作為業界廣泛使用的轉碼平臺，提供了豐富高效的視頻處理能力，本次分享會介紹如何在FFmpeg中開發一個包含AI推理+圖形的完整GPU轉碼管線，結合具體項目實例向大家介紹開發經驗，并討論如何分析性能測試數據。

內容大綱:

1. AI推理和圖形一體的GPU轉碼架構設計；

2. FFmpeg中的GPU視頻處理與GPU filter開發；

3. 推理+圖形GPU轉碼管線的開發經驗分享

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【专题介绍】开源与创新的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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