論文の概要: Real-Time Neural Video Compression with Unified Intra and Inter Coding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14431v1
- Date: Thu, 16 Oct 2025 08:31:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.779311
- Title: Real-Time Neural Video Compression with Unified Intra and Inter Coding
- Title(参考訳): イントラ符号化とインターコーディングを併用したリアルタイムニューラルビデオ圧縮
- Authors: Hui Xiang, Yifan Bian, Li Li, Jingran Wu, Xianguo Zhang, Dong Liu,
- Abstract要約: 各フレームを1つのモデルで処理する、イントラ・インターコーディングとイントラ・コーディングを統一したNVCフレームワークを提案する。
本稿では,フレーム間冗長性を利用した2フレーム同時圧縮設計を提案する。
実験の結果,提案方式はDCVC-RTよりも平均10.7%のBDレート低減効果を示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.998142257336674
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural video compression (NVC) technologies have advanced rapidly in recent years, yielding state-of-the-art schemes such as DCVC-RT that offer superior compression efficiency to H.266/VVC and real-time encoding/decoding capabilities. Nonetheless, existing NVC schemes have several limitations, including inefficiency in dealing with disocclusion and new content, interframe error propagation and accumulation, among others. To eliminate these limitations, we borrow the idea from classic video coding schemes, which allow intra coding within inter-coded frames. With the intra coding tool enabled, disocclusion and new content are properly handled, and interframe error propagation is naturally intercepted without the need for manual refresh mechanisms. We present an NVC framework with unified intra and inter coding, where every frame is processed by a single model that is trained to perform intra/inter coding adaptively. Moreover, we propose a simultaneous two-frame compression design to exploit interframe redundancy not only forwardly but also backwardly. Experimental results show that our scheme outperforms DCVC-RT by an average of 10.7\% BD-rate reduction, delivers more stable bitrate and quality per frame, and retains real-time encoding/decoding performances. Code and models will be released.
- Abstract(参考訳): ニューラルビデオ圧縮(NVC)技術は近年急速に進歩し、H.266/VVCに優れた圧縮効率とリアルタイム符号化/復号能力を提供するDCVC-RTのような最先端のスキームを生み出している。
それでも、既存のNVCスキームには、非閉塞性や新しいコンテンツ、フレーム間エラーの伝搬、蓄積などの非効率性など、いくつかの制限がある。
これらの制限をなくすために、私たちは、符号化されたフレーム内のイントラコーディングを可能にする、古典的なビデオ符号化スキームからアイデアを借りる。
イントラコーディングツールを有効にすると、デオクルージョンと新しいコンテンツが適切に処理され、手動のリフレッシュ機構を必要とせずに、フレーム間エラーの伝搬が自然に遮断される。
各フレームは1つのモデルで処理され、イントラ・インターコーディングを適応的に行うように訓練される。
さらに,フレーム間冗長性を利用した2フレーム同時圧縮設計を提案する。
実験結果から,提案方式はDCVC-RTを平均10.7倍のBDレートで性能良くし,フレームあたりのビットレートと品質が向上し,リアルタイム符号化/復号性能が保たれることがわかった。
コードとモデルはリリースされる。
関連論文リスト
- SIEDD: Shared-Implicit Encoder with Discrete Decoders [36.705337163276255]
Inlicit Neural Representations (INR)は、ビデオごとの最適化機能を学ぶことによって、ビデオ圧縮に例外的な忠実度を提供する。
既存のINRエンコーディングの高速化の試みは、しばしば再建品質や重要な座標レベルの制御を犠牲にしている。
これらの妥協なしにINRエンコーディングを根本的に高速化する新しいアーキテクチャであるSIEDDを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-29T19:39:43Z) - Towards Practical Real-Time Neural Video Compression [60.390180067626396]
我々は,高圧縮比,低レイテンシ,広範汎用性を実現するために設計された実用的リアルタイムニューラルビデオ(NVC)を紹介する。
実験により,提案したDCVC-RTは1080pビデオに対して125.2/112.8フレーム(毎秒125.2/112.8フレーム)の高速符号化を実現し,H.266/VTMと比較して21%のfpsを節約できた。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-28T06:32:23Z) - PNVC: Towards Practical INR-based Video Compression [14.088444622391501]
自動エンコーダと過度に適合したソリューションを革新的に組み合わせた新しいINRベースのコーディングフレームワークであるPNVCを提案する。
PNVCはHEVC HM 18.0(LD)に対して35%以上のBDレートの節約を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-02T05:31:11Z) - Accelerating Learned Video Compression via Low-Resolution Representation Learning [18.399027308582596]
低解像度表現学習に焦点を当てた学習ビデオ圧縮のための効率最適化フレームワークを提案する。
提案手法は,H.266参照ソフトウェアVTMの低遅延P構成と同等の性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-23T12:02:57Z) - Boosting Neural Representations for Videos with a Conditional Decoder [28.073607937396552]
Inlicit Neural representations (INRs) は、ビデオストレージと処理において有望なアプローチとして登場した。
本稿では,現在の暗黙的ビデオ表現手法のための普遍的なブースティングフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T08:32:19Z) - IBVC: Interpolation-driven B-frame Video Compression [68.18440522300536]
Bフレームビデオ圧縮は、双方向動作推定と動き補償(MEMC)符号化をミドルフレーム再構成に適用することを目的としている。
従来の学習アプローチでは、しばしば双方向の光フロー推定に依存するニューラルネットワークのPフレームコーデックをBフレームに直接拡張する。
これらの問題に対処するために,IBVC (Interpolation-B-frame Video Compression) という単純な構造を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-25T02:45:51Z) - Conditional Entropy Coding for Efficient Video Compression [82.35389813794372]
本稿では,フレーム間の条件エントロピーをモデル化することのみに焦点を当てた,非常にシンプルで効率的なビデオ圧縮フレームワークを提案する。
まず、画像遅延符号間のエントロピーをモデル化する単純なアーキテクチャが、他のニューラルビデオ圧縮やビデオコーデックと同等の競争力を持つことを示す。
次に、このアーキテクチャの上に新しい内部学習拡張を提案し、復号速度を抑えることなく10%の節約を実現した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-20T20:01:59Z) - Neural Video Coding using Multiscale Motion Compensation and
Spatiotemporal Context Model [45.46660511313426]
エンド・ツー・エンドのディープ・ニューラル・ビデオ・コーディング・フレームワーク(NVC)を提案する。
フレーム内画素、フレーム間運動、フレーム間補償残差の相関を利用するために、共同空間および時間的事前集約(PA)を備えた可変オートエンコーダ(VAE)を使用する。
NVCは低遅延因果条件で評価され、H.265/HEVC、H.264/AVC、その他の学習ビデオ圧縮法と比較される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-09T06:15:17Z) - Content Adaptive and Error Propagation Aware Deep Video Compression [110.31693187153084]
本稿では,コンテンツ適応型・誤り伝搬対応型ビデオ圧縮システムを提案する。
本手法では, 複数フレームの圧縮性能を1フレームではなく複数フレームで考慮し, 共同学習手法を用いる。
従来の圧縮システムでは手作りのコーディングモードを使用する代わりに,オンラインエンコーダ更新方式をシステム内に設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-25T09:04:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。