作为经常折腾FFmpeg NVENC转码的玩家，我来帮你梳理下解决思路——既要保住文件大小，又要提质量，还要把GTX1080的算力用起来，核心是优化编码参数+打通硬件解码链路，刚好你提到的-preset slow是关键之一，我给你拆细了讲：

一、先解决「保持文件大小不变+提升质量」的核心需求 #

要固定文件大小，核心是精准控制视频比特率，同时用NVENC的高压缩效率参数挖质量潜力：

1. 先拿到原TS文件的视频比特率（这是你要锁定的目标值）：

   ffprobe -v error -select_streams v:0 -show_entries stream=bit_rate -of default=noprint_wrappers=1:nokey=1 input.ts
   

   比如输出是5000000，就是5Mbps，后续编码要对齐这个值。

2. 编码参数的质量优化点：

   • -preset slow：这是NVENC的慢预设，会启用更多压缩算法（比如帧内预测、运动搜索优化），相同比特率下，比默认的medium或fast预设能提升明显的主观画质，GTX1080的算力完全能hold住这个预设，不会慢到无法接受。
   • -spatial_aq 1 + -temporal_aq 1：开启空间/时间自适应量化，让FFmpeg把更多比特分配给画面细节丰富的区域（比如卫星画面的云层、地形），不增加总文件大小，但能有效提升局部清晰度。
   • -profile:v high：启用H264高Profile，支持更多编码特性，进一步提升压缩效率，适合SD转码的场景。
   • 固定比特率（CBR）：用-b:v 5000k（替换成你刚才拿到的原比特率），确保输出文件大小和原文件一致。如果想更灵活，也可以用CRF模式：先测试-crf 20，对比输出文件大小，微调CRF值（越高文件越小，越低质量越好）直到和原文件大小接近，CRF模式的主观质量通常比CBR更均衡。

二、解决「硬件利用率低」的问题 #

你当前GPU仅11%占用，大概率是解码环节拖了后腿——默认情况下FFmpeg用CPU解码MPEG2 TS，SD文件的CPU解码速度跟不上NVENC的编码速度，导致NVENC经常“等数据”，自然占用上不去。解决方案是打通GPU硬解码链路：

1. 加入-hwaccel cuda -hwaccel_output_format cuda：让GTX1080的NVDEC模块负责MPEG2解码，解码后的帧直接留在GPU显存里给NVENC编码，避免CPU-GPU的数据拷贝，既解放CPU，又让NVENC持续有数据处理，GPU占用率能直接拉到50%以上（GTX1080的NVENC负载上限大概在60%-70%，这是正常范围）。
2. 加入-thread_queue_size 1024：增大输入队列的缓存，防止偶尔的解码波动导致NVENC空闲，进一步稳定GPU占用。

三、完整命令示例 #

固定比特率（精准匹配原文件大小） #

ffmpeg -hwaccel cuda -hwaccel_output_format cuda -thread_queue_size 1024 -i input.ts \
-c:v h264_nvenc -b:v 5000k -preset slow -profile:v high -level:v 4.0 \
-spatial_aq 1 -temporal_aq 1 \
-c:a aac -b:a 128k output.mp4

（把5000k替换成你用ffprobe拿到的原视频比特率）

CRF模式（接近原文件大小，质量更优） #

ffmpeg -hwaccel cuda -hwaccel_output_format cuda -thread_queue_size 1024 -i input.ts \
-c:v h264_nvenc -crf 20 -preset slow -profile:v high -level:v 4.0 \
-spatial_aq 1 -temporal_aq 1 \
-c:a aac -b:a 128k output.mp4

（测试后如果输出文件比原文件大，就把CRF调到21；如果小就调到19，直到大小接近）

最后补充 #

你提到的林正浩分享的-preset slow确实是核心——NVENC的预设直接决定了压缩算法的复杂度，slow预设在不增加文件体积的前提下，能把GTX1080的编码潜力挖出来，配合硬件解码后，GPU和CPU的占用都会回到合理范围，画质也能明显提升（尤其是卫星画面的边缘细节、色彩过渡）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dr. Snail