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MCL-JCV
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新型可逆神经网络视频编解码器实现高保真压缩
研究人员开发了InnVC，这是一种新颖的、基于可逆神经网络的视频编解码器，专为高保真压缩而设计。与先前存在近似误差的方法不同，InnVC在量化之前保持可逆变换路径，并使用隐式条件来自适应地处理视频内容。这种方法可以实现更高效的压缩，尤其是在更高质量设置下，并且在UVG和MCL-JCV等基准测试中，与x265等传统编解码器相比，已显示出显著的BD率降低。
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扩散模型通过主动采样实现超低比特率视频压缩
研究人员开发了ActDiff-VC，一种用于超低比特率场景视频压缩的新型基于扩散的框架。该方法仅在必要时策略性地传输关键帧，并使用跟踪点轨迹来总结时间信息。然后，条件扩散解码器合成缺失的帧，从而在显著的速率限制下实现感知上逼真的重建。实验表明，与现有编解码器相比，比特率显著降低，感知质量得到提高。