● THINKode は機械学習ベースのソリューションで、既存のエンコーダーに追加することで終始均一な高画質を実現し、ビットレートを大幅に削減します。
● コーデックの種類（ x264 , h264 , h265 , vp9 , AV1 等）や解像度（～4K）、プラットフォームにとらわれないソリューションです。
（既存のエンコーダワークフローに FFmpeg プラグイン、コンテナ形式で導入可能）
● ライブとオフラインエンコーディングの両方のユースケースに活用できます。

● コンテンツアナライザー
    ・ 入力ビデオのセグメント化
    ・ 各セグメント毎にプロファイルを生成
● ML プレディクタ
    ・ ML ベースのアルゴリズムでエンコーダの最適設定を予測
    ・ 各セグメント毎にエンコーダの最適設定を生成

● 最適化されたライトウェイト処理
   ・ 極めて軽量なML処理パイプライン
   ・ 複雑な機械学習は、オフラインでモデルトレーニング中に事前処理

● エンコーダの種類にとらわれない設計
   ・ 既存のワークフローにお客様ご使用のエンコーダーと動作します
   ・ ワークフローに大きな変更を加えず導入可能
   ・ オンプレ、クラウド環境にもデプロイ可能
   ・ わずかな期間で市場投入を実現

● THINKode Optimizer は FFmpeg プラグインとして利用可能です。（ FFmpeg のフィルター）
● THINKode は FFmpeg ベースのエンコーディングワークフローに簡単に導入できます。
● THINkode FFmpeg フィルターはビデオセグメント（通常10秒）を取り込み、予測されたビットレート/エンコーダー構成を THINKode オプティマイザーファイルとして出力します。
● 構成されたビットレートは、FFmpeg プラグインとして統合されたエンコーダーを設定構成するために使用されます。
● THINKode オプティマイザーは FFmpeg ベースの x264 エンコーディングワークフロー用に既に統合されています。
● Ittiam 社は、オプティマイザーを任意のカスタムエンコーダーの FFmpeg エンコーディングワークフローに統合するためのスクリプトとドキュメントに関して必要なサポートを提供します。

● Chunker / Stitcher により細分化（約10秒毎）された CHUNK を複数のエンコーダインスタンスを用いて並列トランスコード処理し、エンコード時間の高速化を図ります。
● VMAF 指標を用いた自動QC工程を加えることにより STITCH （結合）された映像が終始均一で高画質になることを担保します。
● インスタンスFail、ネットワーク不具合の際は影響を受けた CHUNK のみ再エンコード処理を行います。