想要开发一个具有视频合成功能的应用，从原理层面和应用层面都有一定的复杂度。原理上，视频合成需要应用使用各种算法对音视频数据进行编解码，并处理各类不同音视频格式的封装；应用上，视频合成流程较长，需要对多个输入文件进行并行处理，以实现视频滤镜、剪辑、拼接等功能，使用应用场景变得复杂。 视频合成应用的代表是各类视频剪辑软件，过去主要以原生应用的形式存在。近年来随着浏览器的接口和能力的不断开放，逐渐也有了Web端视频合成能力的解决思路和方案。 本文介绍的是一种基于FFmpeg + WebAssembly开发的视频合成能力，与社区既有的方案相比，此方案通过JSON来描述视频合成过程，可提高业务侧使用的便利性和灵活性，对应更多视频合成业务场景。 2023年上半年，基于AI进行内容创作的AIGC趋势来袭。笔者所在的团队负责B站的创作、投稿等业务，也在此期间参与了相关的AIGC创作工具类项目，并负责项目中的Web前端视频合成能力的开发。
随着图形图像渲染技术的快速发展，如何在移动端呈现出高质量的数字人渲染效果，是实时渲染领域最主流的技术研究方向之一。对于B站移动端App而言，如果使用主流的实时渲染引擎如Unreal/Unity等，都会带来100-130M左右的安装包体积增量，进而增加应用安装和版本更新的成本。 针对该问题，我们选择了更为灵活轻量的WebGL渲染方案，将包体增量大幅降低至1M以内，同时借助Web天然的开箱即用特性，加速了业务需求在移动端落地的整体节奏。经过对Web渲染能力的行业调研，我们最终从众多的Web3D渲染引擎中选择了Three.JS。Three.JS作为一款轻量级的JavaScript 3D渲染库，具备强大的图形能力和广泛的社区支持，在数字人渲染方向能够给予我们一定的基础能力支持。 但如果只是使用Three.JS自带的PBR（Physically-Based Rendering）渲染，在偏CG和写实方向的数字人渲染效果上，很难达到令人满意的品质感。为了能够进一步还原商业实时渲染引擎Unreal的人物效果，同时兼顾好WebGL在移动设备上的性能和发热问题，我们在人物皮肤，瞳孔，抗锯齿，半透明等方
B站作为一个有用有趣的综合性视频社区，每个用户都是在与内容的互动过程中形成单向/双向关注和身份上的群体团结，具有相同兴趣爱好的小伙伴聚集在一起形成不同圈子，所以，当小部分用户在社区中有贬低或者拉踩其他用户的行为，甚至出现人身攻击等恶意发言，社区氛围很容易被破坏。 社区文化和价值的体现来源于内容的创作和交流，其中评论作为B站用户交流互动最重要的阵地之一，自然也是社区氛围的重要组成部分。根据2022年6月评论的举报理由分布，目前B站负向评论的主要来源为引战和人身攻击。
如果系统的控制权、代码完全被掌控，很容易添加中间层； 现实情况我们往往无法控制系统的所有细节，所以需要使用一些 “非常规”（拦截） 手段来增加中间层。 常见的场景有 自动上报未捕获的错误，进行错误监控 拦截网络请求（fetch、xhr）进行接口性能统计、统一错误码处理、远程 debug 接口 构造执行第三方代码、微应用必须的沙盒环境
会员购是B站2017年推出的IP消费体验服务平台，在售商品以手办、漫画、JK制服等贴合平台生态的商品为主。随着业务发展，会员购从最开始的预售，现货拓展到全款预售，盲盒，众筹等多种售卖方式，销售渠道也遍布 猫耳（现已下线），QQ小程序，漫画等多个业务渠道，再加上不断增加的营销活动玩法，每年几次大促活动的爆发式流量，对于会员购交易系统来说，无疑是一个巨大的挑战。
web投稿页是B站的主要投稿来源，有很多高粉UP主使用web端进行投稿。 封面部分是投稿过程中耗时占比较高的步骤，因此在过去，web投稿页已上线了自动的封面截取&推荐功能，有效提升了用户体验。同时在此过程中有了一定的技术积累。 自动封面功能依赖于对用户上传视频进行截帧的能力，最简单的方式是在上传完成之后由服务端进行视频截帧并返回推荐的候选封面，但显然这一步会有大量的等待时间，因此我们采用的是纯前端视频截帧能力。
游戏SDK作为游戏技术中台赋能游戏研发的核心产品之一，其核心能力包括账号、交易、合规（实名、防沉迷），以及社交、营销等能力。为游戏开发者提供了便捷的方式快速完成底层业务能力的搭建，降低开发和维护的难度。帮助游戏研发更专注于游戏内容的创作，缩短游戏研发周期的同时保障游戏的安全性合规性。
直播公会是指从事网络直播表演的组织、制作、营销等经营活动和主播的签约、推广、代理等经纪活动的机构。 B站为外部公会提供了主播全生命周期的管理系统，包含主播的入退会管理、主播营收数据分析、主播开播看播数据分析、直播监控、营收账单结算等功能子模块。 同时为了鼓励、引导外部公会有针对性的对潜力主播进行孵化扶持，公会系统协同B站内部多业务方，提供一系列业务激励、流量策略，满足公会日常运营需求。
在点播业务中，带宽成本在总成本（转码+存储+带宽）中占据绝对的大头。B站很早就开始利用技术手段，对带宽成本进行优化。 由于带宽成本=带宽单价*带宽用量，一般降低成本的方式有两种： 降低带宽单价：例如使用更廉价的CDN服务。 降低带宽用量：例如大家熟悉的编码算法优化，可以在同画质的前提下，将稿件码率进行压缩。 之前的优化主要在服务端，而带宽消费的最终端——播放器，在成本中起到的作用，却鲜有关注。 针对这一盲区，B站播放器团队利用数据进行了理论分析，发现播放器在带宽用量上有较大的优化空间。从2022年初至今，我们利用播放器中的端智能策略持续降本增效，至今已降低15%的点播带宽成本。这篇文章将详细介绍我们播放器策略优化中的技术手段和思考沉淀。
