客户翻出一批十年前的视频，有三分之一打不开了——当年流行的格式，现在找不到解码器。这件事让我们认真做了一次归档策略：什么格式能长期保存、怎么校验没损坏、什么时候该迁移。这篇写完整的方案和我们的三层归档结构。
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筛选「选型」共 13 篇文章
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我一直以为画质只由 CRF 和 preset 决定，直到对比别人的成品发现同码率下差距明显。差别就在 psy-rd、aq-mode、deblock 这些"第二层参数"上。这篇是我做的网格实验结果：四组参数 × 四类素材，VMAF 加主观评分，以及我最后定下的三套预设。
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站内搜索用的是 LIKE '%关键词%'，搜"ffmpeg 编译"搜不到，而且全表扫描越来越慢。考虑过 Elasticsearch，但对两百篇文章来说太重了。最后用 PostgreSQL 的 tsvector + GIN 索引 + 分词兜底方案解决，延迟从 800ms 降到 12ms。这篇写完整的方案，包括云数据库装不了扩展时怎么办。
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客户要母版，我给了 CRF 18 的高码率 H.264 MP4，对方说"这不是母版"。后来才搞明白母版用的是中间编码（ProRes、DNxHR），特点是全帧内、便于二次剪辑。这篇写三类编码的分工、ProRes/DNxHR/FFV1 的参数与 ffmpeg 支持、体积成本，以及什么时候根本不需要母版。
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客户给了份 Premiere 导出的时间线，要我们按剪辑点自动切出 40 个片段。拿到手是个 XML，里面的时间码我一开始读错了——因为没搞清楚丢帧时间码，切出来的片段每个都差几秒。这篇写清楚时间线交换格式的门道：EDL/XML/FCPXML 各是什么、丢帧时间码的坑，以及用 OpenTimelineIO 做通用解析的实战。
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一批课程屏录按常规参数压完，PPT 上的小字糊得看不清。我加码率、降 CRF，效果都有限——因为问题根本不在码率，而在 4:2:0 色度采样和编码器的心理视觉优化。这篇写屏录内容的特殊性、为什么通用参数会毁掉文字，以及一套实测有效的参数模板。
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客户投诉"我们的视频在电视上比别的节目声音小，广告一响又震耳朵"。这不是音量问题，是响度标准问题。这篇写清楚：峰值归一化为什么没用、LUFS 是什么、R128 和各平台的目标值、ffmpeg loudnorm 双遍的正确用法，以及一套批量测量与校验的脚本。
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客户问"要不要上 AV1 省带宽"。我没敢直接答，跑了一轮实测：同画质下 AV1 比 H.265 省 22%，但编码慢 6 倍，而且老设备解码不了。这篇写完整的实测数据、SVT-AV1 与 libaom 的参数怎么调，以及我们最后的决策——不是"用不用"，而是"给谁用"。
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做 HLS 的时候我默认用 TS 切片，直到要做低延迟才发现必须换 fMP4。一开始我不理解为什么——TS 不是用得好好的吗？后来算了一下封装开销、看了 fMP4 的结构，才明白这不是赶时髦：一份文件同时给 HLS 和 DASH 用，省掉一半存储和 CDN 缓存。这篇写 fMP4 的结构、CMAF 是什么、以及低延迟怎么来的。
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用 Real-ESRGAN 处理一批老素材，客户说"人脸变得很奇怪"。我一看确实：超分"生成"出了不存在的纹理，人脸细节被重构成另一张脸。这次之后我建了一套超分的质量控制流程和成本估算方法。这篇写超分到底在做什么、会产生哪些伪影、哪些内容绝对不能超分，以及做完之后的验收流程。
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