論文の概要: A Diffusion Model Based Quality Enhancement Method for HEVC Compressed
Video
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08746v1
- Date: Wed, 15 Nov 2023 07:29:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-16 17:03:08.887205
- Title: A Diffusion Model Based Quality Enhancement Method for HEVC Compressed
Video
- Title（参考訳）: HEVC圧縮ビデオの拡散モデルに基づく品質向上手法
- Authors: Zheng Liu, Honggang Qi
- Abstract要約: 本研究では,圧縮ビデオの拡散モデルに基づく後処理手法を提案する。
提案手法は,まず圧縮ビデオの特徴ベクトルを推定し,その推定特徴ベクトルを品質向上モデルの事前情報として利用する。
実験の結果,提案手法の品質向上効果は既存手法よりも優れていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.741515336773643
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Video post-processing methods can improve the quality of compressed videos at
the decoder side. Most of the existing methods need to train corresponding
models for compressed videos with different quantization parameters to improve
the quality of compressed videos. However, in most cases, the quantization
parameters of the decoded video are unknown. This makes existing methods have
their limitations in improving video quality. To tackle this problem, this work
proposes a diffusion model based post-processing method for compressed videos.
The proposed method first estimates the feature vectors of the compressed video
and then uses the estimated feature vectors as the prior information for the
quality enhancement model to adaptively enhance the quality of compressed video
with different quantization parameters. Experimental results show that the
quality enhancement results of our proposed method on mixed datasets are
superior to existing methods.
- Abstract（参考訳）: ビデオ後処理手法はデコーダ側で圧縮ビデオの品質を向上させることができる。
既存の方法の多くは、圧縮ビデオの品質を改善するために、異なる量子化パラメータを持つ圧縮ビデオに対応するモデルを訓練する必要がある。
しかし、ほとんどの場合、デコードされたビデオの量子化パラメータは未知である。
これにより、既存の手法はビデオ品質を改善するのに限界がある。
そこで本研究では,圧縮ビデオの拡散モデルに基づく後処理手法を提案する。
提案手法は,まず圧縮ビデオの特徴ベクトルを推定し,その推定特徴ベクトルを品質向上モデルの先行情報として利用し,異なる量子化パラメータで圧縮ビデオの品質を適応的に向上させる。
実験の結果,提案手法の品質向上効果は既存手法よりも優れていることがわかった。
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