小视频SDK的视频压缩后的文件大小如何预估
说实话，我在刚开始接触视频开发的时候，经常被一个问题困扰：用户上传了一段视频，我到底该给他预估一个多大的压缩后体积？这个问题看似简单，但真正想要估得准，其实需要理解不少背后的技术逻辑。今天我就用比较直白的方式，把视频压缩后文件大小预估这件事给大家讲清楚。
不过在讲预估方法之前，我们先得搞清楚视频压缩到底是怎么回事。只有理解了原理，你才能在实际开发中灵活应对各种场景，而不是死套公式。
视频压缩的基本原理
我们先想一个问题：一段原始的、未压缩的视频数据量能有多大？举个例子，一段1080p、30帧每秒、时长1分钟的视频，如果不做任何压缩，光是原始数据就有约17.5GB。这显然没法直接存储和传输，所以必须压缩。
那视频压缩是怎么做到的呢？简单来说，主要依靠两个核心技术：帧内压缩和帧间压缩。
帧内压缩是指对单帧画面进行压缩处理。这就好比你给一张照片做压缩，腾讯会议、小视频SDK都会用到类似的JPEG或者HEIF这样的压缩算法，把画面中重复的颜色、纹理信息给精简掉。
帧间压缩则是视频压缩的精髓所在。大家可以回想一下，我们看视频的时候，画面大部分区域其实是相对静止的，比如背景、人物的脸部轮廓等。帧间压缩就是利用这个特点，只保存"不同帧之间的差异"，而不是每帧都保存完整画面。举个例子，一个人坐在椅子上说话的视频，可能前30帧都是同一个背景，只有嘴巴在动。那压缩算法就会在第一帧保存完整画面，后面的帧只记录"嘴巴区域的变化"，这样数据量自然就大幅下降了。
这就是为什么运动越剧烈的视频，压缩后体积往往越大的原因——因为帧与帧之间的差异变多了，需要记录的信息也就更多了。
影响压缩后文件大小的关键因素
了解了基本原理后，我们来看看到底有哪些因素会直接影响压缩后文件的大小。我在工作中总结了几个最重要的维度，大家在预估的时候一定要考虑到。
分辨率与帧率
分辨率很好理解，就是画面的像素数量。720p、1080p、2K、4K，这些数字越大，画面越清晰，但原始数据量也越大。帧率则是每秒钟显示的画面数量，常见的有30fps、60fps，帧率越高画面越流畅，但数据量也会相应增加。
这两者的乘积基本上决定了视频的"基础数据量"。你可以把分辨率想象成画布的大小，帧率想象成每秒在画布上画多少笔，两者越大，需要处理的信息自然越多。
编码格式的选择
编码格式决定了我们用什么算法来压缩视频。目前主流的编码格式有H.264、H.265（也叫HEVC），还有新一代的AV1。
H.264是最老的格式，兼容性最好，但压缩效率相对较低。H.265是它的升级版，在相同画质下能把体积压缩到H.264的一半左右，当然编解码计算量也更大。AV1是更新的格式，由谷歌、亚马逊等大厂联合推的，开源免费，压缩效率比H.265还要好，但编码速度慢，目前还在普及中。
小视频SDK通常会支持多种编码格式选择，开发者可以根据自己的需求在压缩效率和兼容性之间做平衡。
比特率——这个最关键
如果说前面几个因素是"输入条件"，那比特率就是直接决定输出体积的"控制开关"。比特率的单位通常是kbps（千比特每秒）或者Mbps（兆比特每秒），简单理解就是每秒钟视频数据占用多少比特。
文件大小（比特）= 比特率（bps） × 时长（秒）
这个公式非常有用，你基本上可以用它来估算任何视频的体积。比如一段比特率是2Mbps、时长60秒的视频，压缩后体积大约是2Mbps × 60秒 = 120兆比特，换算成字节就是120÷8=15MB左右。
这里有个细节需要注意，比特率又分为固定比特率（CBR）和可变比特率（VBR）两种模式。固定比特率就是整个视频都使用同样的码率，优点是稳定，容易预估体积。可变比特率则是根据画面复杂度动态调整码率，画面简单的时候码率低，画面复杂的时候码率高，这样能在保证画质的前提下整体节省空间，但预估体积时会有些波动。
画面内容的复杂度
这是一个容易被忽略但影响很大的因素。同样是1080p、30fps的视频，一段静态的风景延时和一段激烈的足球比赛视频，压缩后的体积可能相差好几倍。
为什么？因为画面运动越剧烈、细节越丰富，帧间压缩能发挥的空间就越小。以静态画面为例，相邻帧几乎一样，压缩算法可以大量复用前面的数据。但如果是快速运动的场景或者有很多细小纹理（比如草地、水波纹），每帧之间的差异变大，需要记录的信息就多了。
所以在预估的时候，如果你知道视频内容是静态的、动态的还是复杂的，可以适当调整你的预估参数。
时长
时长的影响很直接，就是线性关系。时长翻倍，体积大致也翻倍。但这有个前提是在可变比特率模式下，因为固定比特率的话这个关系是完全线性的。
实用的文件大小预估公式
现在我们把上面的因素综合起来，给出一个实用的预估公式。
基础预估公式：
文件大小（MB）= 比特率（Mbps）× 时长（秒）÷ 8
比如我们要预估一段1080p、2分钟的视频压缩后多大：
- 假设我们用的比特率是4Mbps（这是一个比较主流的画质设置）
- 时长是120秒
- 那么预估体积 = 4Mbps × 120秒 ÷ 8 = 60MB
这个公式简单粗暴，但问题是它没有考虑画质要求。不同场景对比特率的要求差异很大，我们来看一下不同场景的参考值：
| 应用场景 | 分辨率 | 推荐比特率 | 说明 |
| 1V1社交视频 | 720p-1080p | 1.5-3 Mbps | 强调实时性，码率适中即可 |
| 秀场直播 | 1080p | 3-6 Mbps | 需要更高画质吸引用户停留 |
| 短视频UGC | 720p-1080p | 2-4 Mbps | 平衡画质和存储成本 |
| 视频通话 | 540p-720p | 0.8-1.5 Mbps | 强调流畅度，可适当降低画质 |
这些数值不是绝对的，只是一个参考区间。在实际开发中，你可能需要根据自己产品的定位和用户网络环境做一些调整。
另外，如果用的是可变比特率模式，实际体积可能会比理论值低10%-30%左右，特别是在静态场景较多的视频中。
不同场景的预估技巧
在实际的业务场景中，我们还需要考虑一些特殊的因素。
实时通信场景
像1V1视频通话这种实时场景，预估体积的时候要注意几个特点。首先是实时性要求高，所以通常会采用较低的码率来保证传输流畅。其次是画面主体往往是人物面部，可以考虑开启"人脸优先编码"这样的优化功能，在相同码率下获得更好的主观画质。
对于这类场景，我的建议是采用固定比特率模式，原因是这样更方便做流量预估和控制，用户那边也能更准确地知道这通电话会消耗多少流量。
秀场直播场景
秀场直播对画质要求比较高，因为主播的颜值直接关系到用户留存。之前有数据显示，高清画质用户的留存时长能高10%以上。这个投入产出比是很划算的。
在预估秀场直播场景的体积时，建议把画质因素考虑进去。如果使用1080p高清画质，比特率可以设置在4-6Mbps这个区间。如果带宽条件允许，甚至可以尝试更高码率来获得更细腻的画面。
另外，秀场直播经常会有连麦、PK这样的场景，这时候多路视频流的带宽叠加是需要考虑的问题。如果你在做这方面的开发，记得把多路流的体积都算进去。
短视频UGC场景
用户自己拍的短视频，内容复杂度差异很大。有人拍的是静止的桌面上的小物件，有人拍的是奔跑中的小孩。这种场景用可变比特率模式会比较合适，让算法根据内容复杂度自适应调整码率。
预估这种视频体积时，我通常会建议预留一定的余量。比如理论计算出来是50MB，可以按60MB来做预算，避免实际出来比预估大导致存储或传输出问题。
常见的预估误区
在工作中我见过一些朋友在预估视频体积时容易犯的错误，这里给大家提个醒。
误区一：忽略音频轨道
有些朋友在算体积的时候只算了视频比特率，忘了还有音频。音频虽然数据量比视频小很多，但也不能忽略。一般来说，音频比特率在64kbps到128kbps之间，一分钟就是480KB到960KB。如果视频本身是几十MB，这个占比可能不到1%，但如果是小视频的话，音频的占比就不可忽视了。
误区二：混淆比特和字节
这是最常见的低级错误。比特率用bit做单位，文件大小通常用byte做单位。1 byte = 8 bit。所以如果直接拿比特率乘以时长，得到的是比特数，要除以8才是字节数。
误区三：低估复杂画面的膨胀
前面我们说过，动态画面的压缩效果会比静态画面差很多。如果你预估的一段视频是静态的，但用户实际传上来的是运动场景，体积可能会比预估大50%甚至更多。比较好的做法是在产品层面引导用户，或者给用户一个合理的范围预估而不是一个精确数值。
技术选型的小建议
如果你正在选择小视频SDK，建议关注几个和压缩相关的技术能力。
首先是编码格式的支持情况。现在主流的声网实时音视频云服务已经支持H.265编码，在相同画质下能节省约50%的带宽，这个优势在弱网环境下特别明显。
其次是自适应码率的能力。一个好的SDK应该能根据用户的网络状况动态调整码率，而不是让开发者自己手动设置一堆参数。比如声网的解决方案就内置了这种自适应能力，开发者只需要设置一个目标画质，剩下的码率调整交给系统自动完成。
还有一点是服务端压缩和客户端压缩的选择。如果你的场景是用户上传视频后需要存储和分发，建议在服务端做压缩，这样可以统一处理，保证压缩质量的一致性。如果是实时通信场景，那压缩必须在客户端做，延迟最低。
写在最后
视频压缩后的体积预估看似是一个计算问题，但背后涉及到对视频编码原理的理解、对业务场景的把握，还需要一些实际经验的积累。
如果你让我用一句话总结，那就是：先确定你的场景需要什么画质，再根据画质选择合适的比特率，最后用「比特率×时长÷8」这个公式来估算。中间根据画面内容复杂度做适当调整，基本就能得到一个比较准的结果。
希望这篇文章能帮你在实际开发中少踩一些坑。如果还有其他关于视频压缩或者音视频开发的问题，欢迎一起交流。
