Научная работа в области электротехники и систем > Обработка изображений и видеоматериалов [представлено 12 сентября 2026 года] Название: Деформируемая 2D Гассия для эффективного 4K Video Complision View PDF HTML (экспериментальное) резюме: Ultra-High Definition (UHD), представляет собой значительные проблемы с точки зрения эффективного хранения и декодирования в реальном времени. Методы обучения, такие как нейро-видеокомпрессия (NVC) и имплицитная невральная представленность (INR), обеспечивают конкурентоспособные показатели деформации скорости, но страдают от высокой степени запоздалости кодирования и чрезмерного использования памяти. В то же время, Гассия Сплэттинг недавно привлек внимание в компьютерной графике благодаря его ультрабыстрому отображению и высокому качеству визуального изображения. Несмотря на эти преимущества, его применение в видеосжимании остается практически неизученным. Для преодоления этого пробела мы предлагаем систему сжатия видео в реальном масштабе времени, которая представляет и сжимает группу фотографий (GOP), используя крупноразмерную многомерную структуру 2D Гассовской Сплэттинг (2DGS) вместе со слабой деформирующейся сетью. Эксперименты показывают, что наш метод обеспечивает деформацию скорости в LPIPS, которая превышает H.265 и другие современные методы сжатия видео на основе обучения. Наша работа демонстрирует потенциал Гауссианского сплаттинга в качестве практического решения для эффективного сжатия видеомагнитофонов высокого разрешения.…
Деформируемая 2D Гассия для эффективного 4K видеокомпрессии
arXiv:2609.141292v1 Тип уведомления: перекрестное резюме: видео Ultra-High Definition (UHD) создает значительные проблемы для эффективного хранения и декодирования в реальном времени. Методы обучения, такие как нейро-видеокомпрессия (NVC) и имплицитная невральная представленность (INR), обеспечивают конкурентоспособные показатели деформации скорости, но страдают от высокой степени запоздалости кодирования и чрезмерного использования памяти. В то же время, Гассия Сплэттинг недавно привлек внимание в компьютерной графике благодаря его ультрабыстрому отображению и высокому качеству визуального изображения. Несмотря на эти преимущества, его применение в видеосжимании остается практически неизученным. Для преодоления этого пробела мы предлагаем систему сжатия видео в реальном масштабе времени, которая представляет и сжимает группу фотографий (GOP), используя крупноразмерную многомерную структуру 2D Гассовской Сплэттинг (2DGS) вместе со слабой деформирующейся сетью. Эксперименты показывают, что наш метод обеспечивает деформацию скорости в LPIPS, которая превышает H.265 и ot