HEVC（High Efficiency Video Coding）通过一系列编码技术的协同优化，实现了在相同画质下显著降低比特率的目标。其核心在于可变大小的编码树单元（Coding Tree Unit，CTU），最大可达64×64像素，相比传统的宏块结构能够更灵活地适配复杂画面；在CTU内部进一步细分为编码单元（CU）和变换单元（TU），使得细节丰富的区域可以使用更小的块进行精细预测，而平坦区域则保持大块以降低运算成本。
在预测阶段，HEVC 引入了 35 种帧内方向预测模式以及多参考帧的帧间运动估计。通过更高阶的运动矢量精度（四分之一像素）和合并模式（Merge），能够在保持运动信息准确性的前提下，显著压缩运动矢量数据。随后，对预测残差进行 4×4、8×8、16×16 甚至 32×32 的离散余弦变换（DCT）或 DST，配合自适应量化，使得高频细节在低比特率下仍能得到保留。
熵编码方面，HEVC 采用基于上下文的二进制算术编码（CABAC），其上下文模型更细致，能够进一步削减比特流冗余。采样自适应偏移（SAO）与环路滤波（Deblocking Filter）在解码端对块效应进行补偿，提升主观画质的平滑度。
这些机制的叠加效应在实际应用中表现为：相同分辨率下，HEVC 能在约 30%–50% 的比特率内达到 H.264 的画质。正如蓝光光盘以 128 Mbps 提供的细腻画面，若采用 HEVC 编码，即使在 15 Mbps 左右的主流 4K 流媒体环境，也能保留相当比例的细节；而在带宽充足的场景（如 Pure Stream 模式下 80 Mbps，宽带 ≥115 Mbps），HEVC 甚至可以逼近蓝光水平，显著缩小“码率差距”对画质的负面影响。
然而，HEVC 的高效并非无限制。码率不足时，尤其是包含大量颗粒感、快速运动或细腻纹理的画面，仍会出现块状失真或色带现象，这与源自低码率的采样限制直接相关。因此，在评估 HEVC 的实际表现时，需综合考虑目标比特率、内容特性以及终端显示能力，才能判断其是否真正实现了“高效而不失真”。