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Neural Rendering And Video
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CoANeRV 引入高效神经视频表示框架
研究人员推出 CoANeRV，一个用于创建紧凑型神经视频表示的新颖框架。该方法利用坐标感知的令牌和共享解码器来高效重建视频，避免了每视频优化或权重生成的需要。CoANeRV 采用轴自适应位置编码和温度调制交叉注意力来对齐时空查询与视频令牌，而块状坐标查询则最大限度地减少了高分辨率重建的内存使用。实验表明，CoANeRV 在重建质量和内存效率方面均优于现有的前馈神经视频表示方法。
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新神经网络框架NeR-SC增强屏幕内容视频压缩
研究人员开发了NeR-SC，一个新颖的神经网络表示框架，专门用于屏幕内容视频压缩。该框架基于SNeRV骨干网络，并引入了三个关键模块：一个可学习的颜色调色板来模拟离散颜色结构，一个多门控密集融合模块以增强特征交互，以及一个嵌入级帧跳过策略来绕过静态帧，从而实现实时解码。实验表明，NeR-SC在DSCVC和VCD数据集上，优于现有的神经视频表示方法，并在低比特率下超越了H.264和H.265，实现了具有竞争力的PSNR值。