論文の概要: Uni-LVC: A Unified Method for Intra- and Inter-Mode Learned Video Compression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05756v1
- Date: Thu, 05 Mar 2026 23:30:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-09 13:17:44.691439
- Title: Uni-LVC: A Unified Method for Intra- and Inter-Mode Learned Video Compression
- Title（参考訳）: Uni-LVC: モデム内およびインターモーダルビデオ圧縮のための統一手法
- Abstract要約: 単一モデルにおける低遅延およびランダムアクセスによるイントラとインターコーディングの両方をサポートする統一LVCであるUni-LVCを紹介する。
強力なコーデック上に構築されたUni-LVCは、参照フレームから抽出された時間情報に基づいて、コード内条件としてインターコーディングを行う。
時間的キューを選択的にスケールするために信頼性を考慮した分類器が提案され、参照が信頼できない場合、Uni-LVCはイントラコーディングに近づく。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.0699499858344
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advances in learned video compression (LVC) have led to significant performance gains, with codecs such as DCVC-RT surpassing the H.266/VVC low-delay mode in compression efficiency. However, existing LVCs still exhibit key limitations: they often require separate models for intra and inter coding modes, and their performance degrades when temporal references are unreliable. To address this, we introduce Uni-LVC, a unified LVC method that supports both intra and inter coding with low-delay and random-access in a single model. Building on a strong intra-codec, Uni-LVC formulates inter-coding as intra-coding conditioned on temporal information extracted from reference frames. We design an efficient cross-attention adaptation module that integrates temporal cues, enabling seamless support for both unidirectional (low-delay) and bidirectional (random-access) prediction modes. A reliability-aware classifier is proposed to selectively scale the temporal cues, making Uni-LVC behave closer to intra coding when references are unreliable. We further propose a multistage training strategy to facilitate adaptive learning across various coding modes. Extensive experiments demonstrate that Uni-LVC achieves superior rate-distortion performance in intra and inter configurations while maintaining comparable computational efficiency.
- Abstract（参考訳）: 学習ビデオ圧縮(LVC)の最近の進歩は、DCVC-RTのようなコーデックがH.266/VVC低遅延モードを圧縮効率で上回るなど、大きなパフォーマンス向上をもたらした。
しかし、既存のLVCには重要な制限がある。それらは、イントラおよびインターコーディングモードの別々のモデルを必要とすることが多く、時間的参照が信頼できない場合にはパフォーマンスが低下する。
この問題を解決するために,Uni-LVCを導入し,単一のモデルで低遅延およびランダムアクセスでイントラ・インターコーディングとイントラ・インターコーディングの両方をサポートする統一LVC法を提案する。
強力なコーデック上に構築されたUni-LVCは、参照フレームから抽出された時間情報に基づいて、コード内条件としてインターコーディングを行う。
我々は、時間的手がかりを統合し、一方向(低遅延)と双方向(ランダムアクセス)の両方の予測モードをシームレスにサポートできる効率的なクロスアテンション適応モジュールを設計する。
時間的キューを選択的にスケールするために信頼性を考慮した分類器が提案され、参照が信頼できない場合、Uni-LVCはイントラコーディングに近づく。
さらに,多段階の学習戦略を提案し,様々なコーディングモードにおける適応学習を容易にする。
広汎な実験により、Uni-LVCは、計算効率を同等に保ちながら、イントラおよびインターコンフィグレーションにおいてより優れた速度歪み性能を達成できることを示した。
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