5k参数高效轻量
区别于现有方法直接近似失真，该滤波器将失真估计重构为多假设样本细化问题，通过小型CNN生成多个失真假设并线性叠加近似，在极低复杂度下实现显著编码增益。
丁丹丹 · Wang, Junjie · Guangkun, Zhen · Debargha, Mukherjee · Joshi, Urvang · 马展
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2023
仅5k参数的CNN即可实现显著编码提升，远低于现有学习型滤波器，便于实际部署。
每像素仅需5 KMACs，适合实时视频应用，不会成为编码瓶颈。
该方法可泛化到H.265/HEVC和H.266/VVC等不同标准，不局限于AV1。