論文の概要: GIViC: Generative Implicit Video Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19604v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 12:39:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:05.034414
• Title: GIViC: Generative Implicit Video Compression
• Title（参考訳）: GIViC:ジェネレーティブ・インシシティ・ビデオ圧縮
• Authors: Ge Gao, Siyue Teng, Tianhao Peng, Fan Zhang, David Bull,
• Abstract要約: Implicit Video Compression (GIViC) は、INRが長期依存の活用において大きな言語拡散モデルと共通する特徴に着想を得ている。 Gene Gated Linear Attention-based transformer (HGLA) もこのフレームワークに統合され、グローバルな依存性モデリングを二要素化している。 私たちが知っている限りでは、GIViCはVTMのコーディング構成を上回った最初のINRベースのビデオです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.908506692749743
• License:
• Abstract: While video compression based on implicit neural representations (INRs) has recently demonstrated great potential, existing INR-based video codecs still cannot achieve state-of-the-art (SOTA) performance compared to their conventional or autoencoder-based counterparts given the same coding configuration. In this context, we propose a Generative Implicit Video Compression framework, GIViC, aiming at advancing the performance limits of this type of coding methods. GIViC is inspired by the characteristics that INRs share with large language and diffusion models in exploiting long-term dependencies. Through the newly designed implicit diffusion process, GIViC performs diffusive sampling across coarse-to-fine spatiotemporal decompositions, gradually progressing from coarser-grained full-sequence diffusion to finer-grained per-token diffusion. A novel Hierarchical Gated Linear Attention-based transformer (HGLA), is also integrated into the framework, which dual-factorizes global dependency modeling along scale and sequential axes. The proposed GIViC model has been benchmarked against SOTA conventional and neural codecs using a Random Access (RA) configuration (YUV 4:2:0, GOPSize=32), and yields BD-rate savings of 15.94%, 22.46% and 8.52% over VVC VTM, DCVC-FM and NVRC, respectively. As far as we are aware, GIViC is the first INR-based video codec that outperforms VTM based on the RA coding configuration. The source code will be made available.
• Abstract（参考訳）: 暗黙的ニューラル表現(INR)に基づくビデオ圧縮は、最近大きな可能性を示しているが、既存のINRベースのビデオコーデックは、同じ符号化構成で与えられた従来のまたはオートエンコーダベースのビデオコーデックと比較して、最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成できない。 本稿では,このタイプの符号化手法の性能限界を推し進めるためのGIViCフレームワークを提案する。 GIViCは、INRが長期間の依存関係を利用する際に、大きな言語や拡散モデルと共有する特性にインスパイアされている。 新たに設計された暗黙的拡散過程を通じて、GIViCは粗粒度から細粒度までの時空間分解を拡散サンプリングし、粗粒度全列拡散からより微細粒度まで徐々に進行する。 HGLA(Hierarchical Gated Linear Attention-based transformer)もこのフレームワークに統合され、スケールとシーケンシャル軸に沿ってグローバルな依存性モデリングを二要素化している。 提案したGIViCモデルは、Random Access (RA) 構成(YUV 4:2:0, GOPSize=32)を用いてSOTAとニューラルコーデックのベンチマークを行い、それぞれVVC VTM、DCVC-FM、NVRCに対して15.94%、22.46%、および8.52%のBDレートの節約率を得た。 私たちが知っている限りでは、GIViCは最初のINRベースのビデオコーデックであり、RA符号構成に基づいてVTMより優れている。 ソースコードは利用可能になる。

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