自适应量化网络

比x265省15%码率

这个深度网络能联合预测整帧所有块的量化参数，在不改变解码器的情况下显著提升现有编码器的压缩效率。

Huo, Shuai · Hewei, Liu · Jiawen, Gu · Dengchao, Jin · Meng, Lei · Bo, Huang · Zhou, Chao

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2025

参数信息

BD-rate节省（SSIM）

15.0 %

BD-rate节省（PSNR）

10.9 %

编码增益

12.5 %

编码增益

5.0 %

技术优势

只动编码端

网络只部署在编码器侧，无需修改标准解码器，现有设备即可直接使用。

推理极快

网络计算量很小，可实际应用于实时编码场景。

训练不用真编码器

训练阶段用端到端学习编码网络作为代理，避免了传统编码器昂贵的搜索成本。

应用场景

• 视频编码优化：用于提升现有编码器的率失真性能，无需改动标准。
• 编码器部署：轻量网络可直接集成到商用编码器，替换手工QP决策。
• 视频压缩：在相同质量下减少码率，或相同码率下提升质量。