包含亮度(Y)和两个色度分量(U/V)的色彩模型。数字视频和流媒体的行业标准——压缩效率高于RGB。
YUV
亮度信息和色彩信息的 E 分离——这正是 YUV 的核心所在，也是该模型在数字视频制作中如此高效的原因。Y 分量携带亮度（Luminanz），即亮度信息；U 和 V 编码色度（Chrominanz），即色彩偏离灰度的信息。人眼对色彩的感知比对亮度的感知要迟钝——YUV 模型正是利用了这一特性。这使得色度子采样（Chroma Subsampling）成为可能：你可以以较低的分辨率存储或传输色彩信息，同时保持完整的亮度分辨率。这能节省带宽、存储空间和计算能力。
在拍摄现场和剪辑过程中，你经常会接触到 YUV，只是没有注意到它的名字。你的摄像机输出——无论是 ProRes、DNxHR 还是原生摄像机格式——内部都使用 YUV。H.264 和 H.265 等流媒体编码器都基于 YUV。即使你的非线性编辑软件显示的是 RGB，它在后台也会进行转换。例如，经典的4:2:0 子采样意味着：对于每一个亮度值，你只存储四分之一的色彩值。在 1080p 分辨率下，这能大大减小数据量，而人眼几乎察觉不到差异。在你的色彩分级（Color Grading）工作流程中，你可能不会有意识地注意到这个细节，但当你的调色师开始进行非常激进的饱和度调整时，你可能会突然注意到色带（Banding）或伪影（Artifacts）——这正是色度分辨率不足的地方。
对于视觉特效（VFX）和合成（Compositing）来说，YUV 的重要性比许多人想象的要大。当你进行抠像（Rotoscope）、色度键（Keying）或色彩校正时，许多工具内部都使用 YUV，因为绿色溢色（Green Fringing）或光晕（Halo）等效果在色度通道中更容易被隔离。跟踪（Tracking）和稳定（Stabilization）也从中受益——仅 Y 分量通常就足以进行稳健的特征检测，而色彩信息则容易受到干扰。在导出到后期制作时，你需要知道：如果你的 VFX 素材和 CGI 渲染具有不同的色彩子采样等级，合成后会出现可见的边缘和过渡。因此，在进行关键的合成工作时，团队通常会选择4:4:4 或至少 4:2:2。
实用建议：从一开始就了解你的项目色彩空间设置。YUV 并非都一样——ITU-R BT.709 用于高清，BT.2020 用于超高清，BT.601 用于 SDI——它们的矩阵是不同的。在 RGB ↔ YUV 转换时错误的色彩空间会导致色彩失真，直到调色或 DCP 制作时才会被发现。如果你从一开始就记录好这些信息，你的后期制作公司会非常感谢你。