論文の概要: Secure AI-Driven Super-Resolution for Real-Time Mixed Reality Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15823v1
- Date: Wed, 17 Dec 2025 16:19:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-19 18:10:31.749181
- Title: Secure AI-Driven Super-Resolution for Real-Time Mixed Reality Applications
- Title（参考訳）: リアルタイム混合現実感アプリケーションのためのセキュアAI駆動超解法
- Authors: Mohammad Waquas Usmani, Sankalpa Timilsina, Michael Zink, Susmit Shannigrahi,
- Abstract要約: 360や6DoFのような没入型クラウドビデオは、高い帯域幅と低レイテンシを必要とする。
この作業は、全体的なレイテンシに対する2つの重要なコントリビュータである、帯域幅の消費と暗号化/復号化遅延の削減に重点を置いている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4741348040504454
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Immersive formats such as 360° and 6DoF point cloud videos require high bandwidth and low latency, posing challenges for real-time AR/VR streaming. This work focuses on reducing bandwidth consumption and encryption/decryption delay, two key contributors to overall latency. We design a system that downsamples point cloud content at the origin server and applies partial encryption. At the client, the content is decrypted and upscaled using an ML-based super-resolution model. Our evaluation demonstrates a nearly linear reduction in bandwidth/latency, and encryption/decryption overhead with lower downsampling resolutions, while the super-resolution model effectively reconstructs the original full-resolution point clouds with minimal error and modest inference time.
- Abstract（参考訳）: 360°や6DoFポイントのクラウドビデオのような没入型フォーマットは、高帯域幅と低レイテンシを必要とし、リアルタイムAR/VRストリーミングの課題を提起する。
この作業は、全体的なレイテンシに対する2つの重要なコントリビュータである、帯域幅の消費と暗号化/復号化遅延の削減に重点を置いている。
我々は,クラウドコンテンツを元サーバにダウンサンプルし,部分暗号化を適用するシステムを設計する。
クライアントでは、コンテンツは復号化され、MLベースの超解像モデルを使用してスケールアップされる。
我々の評価では、帯域幅/レイテンシのほぼ線形化と、ダウンサンプリング解像度の低下による暗号化/復号化のオーバーヘッドが示され、一方、超解像モデルでは、最小誤差と控えめな推論時間で、元の完全解像点雲を効果的に再構成する。
関連論文リスト
- 4DGCPro: Efficient Hierarchical 4D Gaussian Compression for Progressive Volumetric Video Streaming [52.76837132019501]
本稿では,新しい階層型4D圧縮フレームワークである4DGCProを紹介する。
4DGCProは、プログレッシブボリュームビデオストリーミングによるリアルタイムモバイルデコーディングと高品質なレンダリングを容易にする。
エンドツーエンドのエントロピー最適化トレーニングスキームを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-22T08:38:17Z) - FCA2: Frame Compression-Aware Autoencoder for Modular and Fast Compressed Video Super-Resolution [68.77813885751308]
最先端(SOTA)圧縮ビデオ超解像(CVSR)モデルは、長期の推論時間、複雑なトレーニングパイプライン、補助情報への依存など、永続的な課題に直面している。
ハイパースペクトル画像(HSI)とビデオデータの構造的および統計的類似性から着想を得た,効率的でスケーラブルなソリューションを提案する。
提案手法では,計算複雑性を低減し,推論を高速化し,フレーム間の時間情報の抽出を促進する圧縮駆動型次元減少戦略を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-13T07:59:52Z) - Plug-and-Play Versatile Compressed Video Enhancement [57.62582951699999]
ビデオ圧縮はファイルのサイズを効果的に削減し、リアルタイムのクラウドコンピューティングを可能にする。
しかし、それは視覚的品質の犠牲となり、下流の視覚モデルの堅牢性に挑戦する。
本稿では,異なる圧縮条件下で動画を適応的に拡張する多言語対応拡張フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-21T18:39:31Z) - H3AE: High Compression, High Speed, and High Quality AutoEncoder for Video Diffusion Models [97.45170082949552]
オートエンコーダ(AE)は、画像およびビデオ生成のための潜時拡散モデルの成功の鍵である。
H3AEはGPUとモバイルで超高圧縮比とリアルタイムデコード速度を達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-14T17:59:06Z) - Compressed Domain Prior-Guided Video Super-Resolution for Cloud Gaming Content [39.55748992685093]
本稿では,圧縮ゲームビデオコンテンツにおけるSR問題に対処するため,CPGSR (Coding Prior-Guided Super-Resolution) と呼ばれる軽量ネットワークを提案する。
ビデオ符号化における量子化に着想を得て,高頻度情報の保存に焦点を合わせるために,分割された焦点周波数損失を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-03T12:01:36Z) - Bits-to-Photon: End-to-End Learned Scalable Point Cloud Compression for Direct Rendering [10.662358423042274]
我々は,レンダリング可能な3Dガウスアンに直接デコード可能なビットストリームを生成するポイントクラウド圧縮スキームを開発した。
提案手法はスケーラブルなビットストリームを生成し,異なるビットレート範囲で複数の詳細レベルを実現する。
提案手法は,高品質な点雲のリアルタイムカラーデコーディングとレンダリングをサポートし,自由視点でインタラクティブな3Dストリーミングアプリケーションを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-09T20:58:32Z) - DiffPMAE: Diffusion Masked Autoencoders for Point Cloud Reconstruction [4.535034562610469]
本稿では,DiffPMAEと呼ばれる自己教師型学習概念にインスパイアされた効果的なポイントクラウド再構築アーキテクチャを提案する。
この再構成プロセスの性質により、DiffPMAEはポイントクラウド圧縮、アップサンプリング、完了を含む多くの関連する下流タスクに拡張できる。
DiffPMAEの性能は、検討された自動エンコーディングおよびダウンストリームタスクの期間において、多くの最先端手法を超越して検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-06T05:39:00Z) - CaDM: Codec-aware Diffusion Modeling for Neural-enhanced Video Streaming [15.115975994657514]
Codec-Aware Diffusion Modeling (CaDM) はニューラル・エンハンスド・ビデオ・ストリーミング(NVS)のパラダイムである。
第一に、CaDMは解像度とカラービット深度ビデオフレームを同時に低減することによりエンコーダの圧縮効率を向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-15T05:14:48Z) - COMISR: Compression-Informed Video Super-Resolution [76.94152284740858]
ウェブやモバイルデバイスのほとんどのビデオは圧縮され、帯域幅が制限されると圧縮は厳しい。
圧縮によるアーティファクトを導入せずに高解像度コンテンツを復元する圧縮インフォームドビデオ超解像モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-04T01:24:44Z)
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。