論文の概要: Video Coding Using Learned Latent GAN Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04324v2
• Date: Tue, 12 Jul 2022 21:17:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-14 11:34:12.097201
• Title: Video Coding Using Learned Latent GAN Compression
• Title（参考訳）: 学習型GAN圧縮を用いたビデオ符号化
• Authors: Mustafa Shukor, Bharath Bhushan Damodaran, Xu Yao, Pierre Hellier
• Abstract要約: ビデオの表現と圧縮にはStyleGANなどのGANの生成能力を活用する。 各フレームはStyleGANの潜在空間で反転され、そこから最適な圧縮が学習される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6058099298620423
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose in this paper a new paradigm for facial video compression. We leverage the generative capacity of GANs such as StyleGAN to represent and compress a video, including intra and inter compression. Each frame is inverted in the latent space of StyleGAN, from which the optimal compression is learned. To do so, a diffeomorphic latent representation is learned using a normalizing flows model, where an entropy model can be optimized for image coding. In addition, we propose a new perceptual loss that is more efficient than other counterparts. Finally, an entropy model for video inter coding with residual is also learned in the previously constructed latent representation. Our method (SGANC) is simple, faster to train, and achieves better results for image and video coding compared to state-of-the-art codecs such as VTM, AV1, and recent deep learning techniques. In particular, it drastically minimizes perceptual distortion at low bit rates.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,顔映像圧縮の新しいパラダイムを提案する。 我々は、StyleGANのようなGANの生成能力を活用して、イントラ圧縮やインター圧縮を含むビデオの表現と圧縮を行う。 各フレームはStyleGANの潜在空間で反転され、そこから最適な圧縮が学習される。 そのため、画像符号化にエントロピーモデルを最適化できる正規化フローモデルを用いて、二相的潜在表現を学習する。 さらに,他のものよりも効率のよい新たな知覚的損失を提案する。 最後に、予め構築した潜在表現において、残差を有するビデオインターコーディングのためのエントロピーモデルも学習する。 我々の手法(SGANC)は,VTMやAV1といった最先端のコーデックや,最近のディープラーニング技術と比較して,画像やビデオの符号化において,シンプルで高速な訓練結果が得られる。 特に、低ビットレートでの知覚歪みを劇的に最小化する。

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