論文の概要: MambaOVSR: Multiscale Fusion with Global Motion Modeling for Chinese Opera Video Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06172v1
• Date: Sun, 09 Nov 2025 00:53:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.792693
• Title: MambaOVSR: Multiscale Fusion with Global Motion Modeling for Chinese Opera Video Super-Resolution
• Title（参考訳）: MambaOVSR:中国オペラビデオスーパーリゾリューションのためのグローバルモーションモデリングによるマルチスケールフュージョン
• Authors: Hua Chang, Xin Xu, Wei Liu, Wei Wang, Xin Yuan, Kui Jiang,
• Abstract要約: 時空Opera Super-Resolution(MambaOVSR)のためのMambaベースの核融合ネットワークを提案する。 MambaOVSRは、マルチスケールの交互走査機構によるモーションモデリングのためのGlobal Fusion Module (GFM) と、異なるシーケンスの長さでアライメントするためのMultiscale Synergistic Mamba Module (MSMM) の3つの新しいコンポーネントを含んでいる。 COVCデータセットによる実験結果から,MambaOVSR は PSNR で平均 1.86 dB で SOTA STVSR 法を著しく上回っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.398756487635346
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chinese opera is celebrated for preserving classical art. However, early filming equipment limitations have degraded videos of last-century performances by renowned artists (e.g., low frame rates and resolution), hindering archival efforts. Although space-time video super-resolution (STVSR) has advanced significantly, applying it directly to opera videos remains challenging. The scarcity of datasets impedes the recovery of high frequency details, and existing STVSR methods lack global modeling capabilities, compromising visual quality when handling opera's characteristic large motions. To address these challenges, we pioneer a large scale Chinese Opera Video Clip (COVC) dataset and propose the Mamba-based multiscale fusion network for space-time Opera Video Super-Resolution (MambaOVSR). Specifically, MambaOVSR involves three novel components: the Global Fusion Module (GFM) for motion modeling through a multiscale alternating scanning mechanism, and the Multiscale Synergistic Mamba Module (MSMM) for alignment across different sequence lengths. Additionally, our MambaVR block resolves feature artifacts and positional information loss during alignment. Experimental results on the COVC dataset show that MambaOVSR significantly outperforms the SOTA STVSR method by an average of 1.86 dB in terms of PSNR. Dataset and Code will be publicly released.
• Abstract（参考訳）: 中国のオペラは古典芸術の保存のために祝われています。 しかし、初期の撮影機器の制限により、著名なアーティスト(例えば、低フレームレート、解像度)による前世紀の公演のビデオが劣化し、考古学的努力が妨げられている。 時空ビデオスーパーレゾリューション(STVSR)は大幅に進歩しているが、オペラビデオに直接適用することは依然として困難である。 データセットの不足は、高頻度の詳細の回復を妨げ、既存のSTVSR手法はグローバルなモデリング能力に欠け、オペラの特徴的な大きな動きを扱う際の視覚的品質を損なう。 これらの課題に対処するため、我々は大規模な中国のOpera Video Clip(COVC)データセットを考案し、時空のOpera Video Super-Resolution(MambaOVSR)のためのMambaベースのマルチスケールフュージョンネットワークを提案する。 特に、MambaOVSRは、マルチスケールの交互走査機構によるモーションモデリングのためのGlobal Fusion Module (GFM) と、異なるシーケンスの長さでアライメントするためのMultiscale Synergistic Mamba Module (MSMM) の3つの新しいコンポーネントを含んでいる。 さらに、我々のMambaVRブロックは、アライメント中の特徴アーチファクトと位置情報損失を解消する。 COVCデータセットによる実験結果から,MambaOVSR は PSNR で平均 1.86 dB で SOTA STVSR 法を著しく上回っていることがわかった。 DatasetとCodeは一般公開される。

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