统一自回归视频压缩模型

内存需求显著降低

将时间线与基于隐式神经表示的视频压缩统一到同一自回归范式下，通过按片段处理大幅降低显存占用，并支持可调延迟以适应资源受限场景。

Jia, Wang · 张新峰 · Gai, Zhang · Jun, Zhu · Tang, Lv · 张立

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2025

技术优势

长视频不再吃显存

视频被分成多个片段，每个片段用独立的 INR 实例表示，训练和推理时只需处理当前片段，显存占用不再随帧数线性增长。

延迟可按场景调

通过改变片段长度，可以在编码效率与响应速度之间灵活取舍，无需重新训练模型。

应用场景

• 低功耗视频传输：在带宽和算力受限的信道上以更低码率传输视频，减少功耗。
• 边缘视频监控：在边缘设备上持续压缩多路监控流，而无需大容量显存。
• 移动端视频应用：在手机等移动端实现低内存占用的视频压缩推理，延长电池续航。