Effortless Cross-Platform Video Codec: A Codebook-Based Method
作者: Kuan Tian, Yonghang Guan, Jinxi Xiang, Jun Zhang, Xiao Han, Wei Yang
分类: cs.CV, cs.MM
发布日期: 2023-10-16
备注: 15 pages, 11 figures
💡 一句话要点
提出基于码本的方法以解决跨平台视频编码问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 视频编码 跨平台 神经网络 码本 熵模型 条件交叉注意力 计算效率 视频压缩
📋 核心要点
- 现有神经视频编码器在跨平台场景中存在熵模型概率分布不一致的问题，导致解码失败。
- 本文提出基于码本的视频压缩框架，避免自回归熵建模，通过传输索引序列实现压缩。
- 实验结果显示，该方法在没有熵约束的情况下，性能超越传统H.265编码，具备跨平台特性。
📝 摘要（中文）
在某些情况下，先进的神经视频编码器在率失真性能上可以超越最复杂的传统编码器。现有神经视频编码器的高性能主要归因于熵模型的使用，这使得不同平台上的熵模型需要一致的概率分布估计。然而，在跨平台场景中，由于浮点计算误差，熵模型可能导致解码失败。本文提出了一种基于码本的跨平台视频压缩框架，避免了自回归熵建模，通过传输码本的索引序列实现视频压缩。此外，本文使用条件交叉注意力模块来获取帧间上下文，设计了一个极简的框架，显著提高了计算效率。实验结果表明，该方法在没有熵约束的情况下，仍能超越传统的H.265编码。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决跨平台视频编码中熵模型概率分布不一致导致的解码失败问题。现有方法依赖自回归熵建模，容易受到平台依赖的浮点计算误差影响。
核心思路：提出基于码本的压缩框架，避免使用自回归熵建模，通过传输码本索引序列来实现视频压缩，从而提高跨平台兼容性。
技术框架：整体架构包括视频编码和解码两个主要阶段。编码阶段通过条件交叉注意力模块获取帧间上下文，并生成码本索引序列；解码阶段则根据索引序列重构视频帧。
关键创新：最重要的创新在于去除了熵建模模块，使得不同平台间的计算不再需要一致性，从而提升了计算效率和跨平台性能。
关键设计：在设计中，采用条件交叉注意力模块来替代光流对齐，确保上下文信息的有效传递，同时保持框架的极简性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的方法在没有熵约束的情况下，性能超越传统H.265编码，显示出显著的跨平台优势。具体而言，该方法在率失真性能上表现出更高的效率，验证了其在实际应用中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括视频流媒体、视频会议和在线教育等场景，能够在不同平台间实现高效的视频压缩与传输，提升用户体验。未来，该方法可能推动视频编码技术的进一步发展，特别是在多平台兼容性方面。
📄 摘要（原文）
Under certain circumstances, advanced neural video codecs can surpass the most complex traditional codecs in their rate-distortion (RD) performance. One of the main reasons for the high performance of existing neural video codecs is the use of the entropy model, which can provide more accurate probability distribution estimations for compressing the latents. This also implies the rigorous requirement that entropy models running on different platforms should use consistent distribution estimations. However, in cross-platform scenarios, entropy models running on different platforms usually yield inconsistent probability distribution estimations due to floating point computation errors that are platform-dependent, which can cause the decoding side to fail in correctly decoding the compressed bitstream sent by the encoding side. In this paper, we propose a cross-platform video compression framework based on codebooks, which avoids autoregressive entropy modeling and achieves video compression by transmitting the index sequence of the codebooks. Moreover, instead of using optical flow for context alignment, we propose to use the conditional cross-attention module to obtain the context between frames. Due to the absence of autoregressive modeling and optical flow alignment, we can design an extremely minimalist framework that can greatly benefit computational efficiency. Importantly, our framework no longer contains any distribution estimation modules for entropy modeling, and thus computations across platforms are not necessarily consistent. Experimental results show that our method can outperform the traditional H.265 (medium) even without any entropy constraints, while achieving the cross-platform property intrinsically.