VVC中包含雙向光流（BDOF）工具。 BDOF（以前稱爲BIO）已包含在JEM中。與JEM版本相比，VVC中的BDOF是一個簡單的版本，在乘法次數和乘法大小方面需要更少的計算。
1 使用條件
BDOF用於在4x4子塊級別上優化CU的雙向預測信號。如果BDOF滿足以下所有條件，則將BDOF應用於CU：
1.使用“真正的”雙預測模式，即兩個參考幀中的一幀在當前幀之前，另一幀在當前幀之後；
2.兩個參考幀到當前幀的距離（即POC差）是相同的；
3.兩個參考幀均爲短期參考幀；
4.CU未使用Affine模式或ATMVP模式進行編碼；
5.CU需要超過64個亮度像素值（4x16這種不可取）；
6.CU高度和寬度均大於或等於8；
7.對於BCW權重：要求等權重；
8.當前CU未啓用加權預測；
9.當前CU不使用CIIP模式或TPM模式。
2 計算方法
BDOF僅應用於亮度分量。顧名思義，BDOF模式基於光流概念，該概念假設對象的運動是平滑的。對於每個4x4子塊，通過最小化L0和L1預測樣本之間的差異來計算運動細化(vx,vy)，然後使用運動細化來調整4x4子塊中的雙向預測樣本值。 BDOF過程中將應用以下步驟：
2.1 計算水平和垂直梯度值
計算方法：直接計算兩個相鄰樣本之間的差來計算兩個預測信號的梯度值，如下：
其中I是列表k中預測信號座標(i,j)的樣本值，shift1是根據亮度比特深度計算的：
shift1 = max（6，bitDepth-6） //對於10比特深度一般爲6
2.2 計算梯度的自相關和互相關
梯度的自相關和互相關S1，S2，S3，S5和S6計算如下：
其中的一些參量定義如下：
其中Ω是圍繞4×4子塊的6×6窗口，並且na和nb的值分別設置爲：
na = min（1，bitDepth-11）//對於10比特深度一般爲-1
nb = min（4，bitDepth-8） //對於10比特深度一般爲 2
2.3 得到細化後的運動
使用上述互相關和自相關S，推導出細化後的運動(vx,vy)：
其中的一些參量定義如下：
2.4 得到
基於運動細化和梯度，爲4×4子塊中的每個樣本計算以下調整，得到低階無窮小量：
最後，通過如下調整雙向預測樣本來計算CU的BDOF樣本：
這些值可以使BDOF處理中的乘數不超過15位，並且BDOF處理中的中間參數的最大位寬保持在32位以內。
3 實現與擴展
爲了導出梯度值，需要生成在當前CU邊界之外的列表k中的一些預測像素I（前面所述的4x4擴展到6x6）。如下圖所示
VVC中的BDOF在CU的邊界周圍使用了一個擴展的行/列。爲了控制生成邊界外預測樣本的計算複雜度，直接在附近的整數位置（使用座標對座標進行運算）獲取參考像素，從而生成擴展區域（白色位置）中的預測像素，這其中沒有插值操作，正常的8抽頭運動補償插值濾波器用於在CU（灰色位置）內生成預測樣本。這些擴展的像素值僅用於梯度計算中。對於BDOF過程中的其餘步驟，如果需要在CU邊界之外的任何樣本和梯度值，則從其最近的像素中填充（即重複）它們。
當CU的寬度和/或高度大於16時，它將被分成寬度和/或高度等於16個亮度樣本的子塊，並且在BDOF處理中將子塊邊界視爲CU邊界。 BDOF處理的最大單位大小限制爲16x16。
對於每個子塊，可以跳過BDOF過程。當初始L0和L1預測樣本之間的SAD小於閾值時，將BDOF處理不應用於子塊。閾值設置爲等於8 x W x（H >> 1），其中W表示子塊寬度，H表示子塊高度。爲了避免SAD計算的額外複雜性，初始L0和L1預測樣本之間的SAD在DVMR過程中計算得到的值在此重複使用。
如果當前塊啓用了BCW，即BCW權重索引指示權重不相等，則將禁用雙向光流。類似地，如果對於當前塊啓用了WP，即，對於兩個參考圖片中的任一個，luma_weight_lx_flag 標誌爲1，則也禁用了BDOF。當CU用對稱MVD模式或CIIP模式編碼時，BDOF也被禁用。