Улучшенное видеопредставление с использованием нервов в условиях крайней сложности и повышения качества

arXiv:2606.28163v2 Annuales Type: заменить перекрестное резюме: Имплицитные нейронные представления (ИНР) недавно стали перспективным подходом к компрессии видео, обеспечивающим конкурентную деформацию скорости наряду с быстрой декодацией. Однако существующие нейронные видеокоды пытаются сбалансировать сложность и масштабируемость. Мягкие модели часто страдают от деградировавших характеристик сжатия, если их использовать для различных уровней битрата/качества, в то время как высокоэффективные модели характеризуются ограниченной масштабируемостью, поскольку их сложность обычно возрастает по мере повышения качества. Такое отсутствие единой архитектуры, способной сохранять постоянную сложность в широком диапазоне битратов, серьезно ограничивает их разнообразное развертывание в реальном мире. Для решения этих проблем мы введем NVRC++, новый видеокодк на базе НВР, который использует легкий INR с многократными функциональными сетями высокого разрешения и обеспечивает высокую масштабируемость на любом конкретном уровне сложности. Это сочетается с системой оптимизации,