Compresión de video neural con filtrado contextual en bucle y mejora de reconstrucción fuera de bucle

Este artículo explora la aplicación de técnicas de filtrado de mejora en la compresión de video neural. Específicamente, categorizamos estas técnicas en filtrado contextual en bucle y mejora de reconstrucción fuera de bucle, según si la representación mejorada afecta el bucle de codificación subsiguiente. El filtrado contextual en bucle refina el contexto temporal al mitigar la propagación de errores durante la codificación cuadro por cuadro. Sin embargo, su influencia en los cuadros actuales y subsiguientes plantea desafíos para aplicar filtrado de manera adaptativa a lo largo de la secuencia. Para abordar esto, introducimos una estrategia de decisión de codificación adaptativa que determina dinámicamente la aplicación del filtrado durante la codificación. Además, se emplea la mejora de reconstrucción fuera de bucle para refinar la calidad de los cuadros reconstruidos, proporcionando una mejora sencilla pero efectiva en la eficiencia de codificación. Hasta donde sabemos, este trabajo presenta el primer estudio sistemático sobre filtrado de mejora en el contexto de la compresión de video neural basada en condiciones. Experimentos extensos demuestran una reducción del 7.71% en la tasa de bits en comparación con los códecs de video neural de última generación, validando la efectividad del enfoque propuesto.