Fast Encoding and Decoding for Implicit Video Representation

📄 arXiv: 2409.19429v2 📥 PDF

作者: Hao Chen, Saining Xie, Ser-Nam Lim, Abhinav Shrivastava

分类: cs.CV

发布日期: 2024-09-28 (更新: 2024-10-15)

备注: ECCV 2024. Project page at https://haochen-rye.github.io/FastNeRV/, code will be at https://github.com/haochen-rye/FastNeRV

💡 一句话要点

提出NeRV-Enc和NeRV-Dec以解决视频隐式表示编码解码速度问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视频隐式表示 快速编码 高效解码 变换器网络 视频压缩 流媒体技术 神经网络

📋 核心要点

  1. 现有视频隐式神经表示方法在编码时间上存在显著瓶颈，影响了其实用性。
  2. 提出NeRV-Enc和NeRV-Dec，通过超网络和并行解码器设计，显著提升编码和解码速度。
  3. 实验结果表明，NeRV-Enc速度提升达到$10^4$倍，NeRV-Dec加载速度比传统方法快$11$倍，且体积更小。

📝 摘要（中文）

尽管视频数据丰富，但其高维度给研究带来了挑战。近期的研究探索了使用神经网络进行视频的隐式表示，展现了在视频压缩和增强等应用中的强大性能。然而，视频隐式神经表示（INRs）的编码时间仍然是一个持续的挑战。本文旨在提高隐式表示中视频编码和解码的速度，提出了两个关键组件：NeRV-Enc，一个基于变换器的超网络用于快速编码；以及NeRV-Dec，一个并行解码器用于高效视频加载。NeRV-Enc通过消除基于梯度的优化实现了约$10^4$倍的速度提升，而NeRV-Dec简化了视频解码，加载速度比传统编解码器快$11$倍，并且在预解码视频时比RAM加载快$2.5$倍，同时体积小$65$倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文主要解决视频隐式表示（INRs）在编码和解码过程中的速度问题。现有方法在编码时间上存在显著的延迟，限制了其在实际应用中的有效性。

核心思路：通过引入NeRV-Enc和NeRV-Dec，分别实现快速编码和高效解码。NeRV-Enc采用变换器架构，避免了传统的梯度优化过程，从而大幅提升编码速度。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：NeRV-Enc负责视频数据的快速编码，而NeRV-Dec则负责并行解码和视频加载。两者协同工作，优化了视频处理的整体效率。

关键创新：NeRV-Enc通过消除梯度优化实现了$10^4$倍的速度提升，而NeRV-Dec在解码过程中实现了比传统编解码器快$11$倍的加载速度，且在预解码视频时比RAM加载快$2.5$倍，体积小$65$倍。

关键设计：NeRV-Enc的设计中，采用了变换器结构以提高编码效率，NeRV-Dec则通过并行处理机制简化了解码过程，确保了在保持视频质量的同时，显著降低了存储需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，NeRV-Enc在编码速度上实现了$10^4$倍的提升，而NeRV-Dec的加载速度比传统编解码器快$11$倍，且在预解码视频时比RAM加载快$2.5$倍，体积小$65$倍，展现了显著的性能优势。

🎯 应用场景

该研究在视频压缩、流媒体传输和视频增强等领域具有广泛的应用潜力。通过提高编码和解码速度，能够更好地满足实时视频处理的需求，推动相关技术的商业化应用和发展。

📄 摘要（原文）

Despite the abundant availability and content richness for video data, its high-dimensionality poses challenges for video research. Recent advancements have explored the implicit representation for videos using neural networks, demonstrating strong performance in applications such as video compression and enhancement. However, the prolonged encoding time remains a persistent challenge for video Implicit Neural Representations (INRs). In this paper, we focus on improving the speed of video encoding and decoding within implicit representations. We introduce two key components: NeRV-Enc, a transformer-based hyper-network for fast encoding; and NeRV-Dec, a parallel decoder for efficient video loading. NeRV-Enc achieves an impressive speed-up of $\mathbf{10^4\times}$ by eliminating gradient-based optimization. Meanwhile, NeRV-Dec simplifies video decoding, outperforming conventional codecs with a loading speed $\mathbf{11\times}$ faster, and surpassing RAM loading with pre-decoded videos ($\mathbf{2.5\times}$ faster while being $\mathbf{65\times}$ smaller in size).