Hierarchical Vector-Quantized Latents for Perceptual Low-Resolution Video Compression

📄 arXiv: 2512.24547v1 📥 PDF

作者: Manikanta Kotthapalli, Banafsheh Rekabdar

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-31

备注: 11 pages

💡 一句话要点

提出一种分层矢量量化隐变量的感知低分辨率视频压缩方法，适用于带宽受限场景。

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 视频压缩 矢量量化 变分自编码器 低分辨率视频 分层隐变量 感知损失 边缘计算

📋 核心要点

  1. 传统视频编解码器缺乏对机器学习友好的隐变量表示，限制了其在深度学习管道中的应用。
  2. 提出一种多尺度矢量量化变分自编码器，生成紧凑高保真隐变量，实现高效的低分辨率视频压缩。
  3. 实验表明，该模型在PSNR和SSIM指标上优于单尺度基线，适用于边缘设备和带宽受限场景。

📝 摘要（中文）

视频流量的指数级增长对带宽和存储基础设施提出了更高的要求，尤其是在内容分发网络(CDN)和边缘设备方面。传统的视频编解码器如H.264和HEVC虽然实现了高压缩比，但它们主要为像素域重建而设计，缺乏对机器学习中心隐变量表示的原生支持，限制了它们与深度学习管道的集成。本文提出了一种多尺度矢量量化变分自编码器(MS-VQ-VAE)，旨在生成低分辨率视频的紧凑、高保真隐变量表示，适用于高效存储、传输和客户端解码。该架构将VQ-VAE-2框架扩展到时空环境，引入了一个由3D残差卷积构建的两层分层隐变量结构。该模型轻量级(约1850万参数)，并针对64x64分辨率的视频片段进行了优化，使其适合部署在计算和内存资源受限的边缘设备上。为了提高感知重建质量，我们结合了从预训练的VGG16网络导出的感知损失。在UCF101数据集上使用2秒视频片段(32帧，16 FPS)进行训练，在测试集上我们实现了25.96 dB PSNR和0.8375 SSIM。在验证集上，我们的模型比单尺度基线提高了1.41 dB PSNR和0.0248 SSIM。所提出的框架非常适合带宽敏感场景中的可扩展视频压缩，包括实时流媒体、移动视频分析和CDN级别的存储优化。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决低分辨率视频压缩问题，特别是在带宽受限的场景下，例如边缘设备和内容分发网络。现有视频编解码器（如H.264和HEVC）虽然压缩率高，但主要针对像素域重建，缺乏对机器学习友好的隐变量表示，难以直接应用于深度学习任务。因此，需要一种能够生成紧凑、高保真隐变量表示的视频压缩方法，以便于存储、传输和后续的机器学习处理。

核心思路：论文的核心思路是利用矢量量化变分自编码器（VQ-VAE）学习视频数据的离散隐变量表示。通过将视频帧编码为离散的码本索引，可以实现高效的压缩。此外，采用多尺度分层结构，能够捕捉视频数据的不同层次特征，从而提高重建质量。引入感知损失，则可以进一步提升重建视频的感知质量，使其更符合人类视觉感知。

技术框架：该模型基于VQ-VAE-2框架，并扩展到时空领域。整体架构包含以下主要模块：1) 编码器：使用3D残差卷积将输入视频帧编码为多尺度隐变量表示。2) 矢量量化器：将连续的隐变量量化为离散的码本索引。采用两层分层结构，分别对应高层和低层隐变量。3) 解码器：使用3D残差卷积将离散的码本索引解码为重建的视频帧。4) 判别器（可选）：用于对抗训练，进一步提升重建质量。

关键创新：论文的关键创新在于将VQ-VAE-2框架扩展到时空视频压缩领域，并引入了多尺度分层隐变量结构。与传统的单尺度VQ-VAE相比，多尺度结构能够捕捉视频数据的不同层次特征，从而提高重建质量。此外，引入感知损失，可以更好地优化重建视频的感知质量。

关键设计：模型使用两层分层隐变量结构，分别对应高层和低层特征。编码器和解码器均采用3D残差卷积，以捕捉视频的时空信息。损失函数包括重建损失（L1或L2损失）、矢量量化损失和感知损失。感知损失基于预训练的VGG16网络提取的特征图计算。模型参数量约为1850万，针对64x64分辨率的视频片段进行了优化。训练数据集为UCF101，使用2秒视频片段（32帧，16 FPS）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该模型在UCF101数据集上取得了良好的性能。在测试集上，该模型实现了25.96 dB PSNR和0.8375 SSIM。在验证集上，该模型比单尺度基线提高了1.41 dB PSNR和0.0248 SSIM。这些结果表明，该模型能够有效地压缩低分辨率视频，并保持较高的重建质量。感知损失的引入也显著提升了重建视频的感知质量。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种带宽敏感的视频应用场景，例如：实时流媒体服务，在网络条件不佳的情况下，可以传输压缩后的隐变量表示，并在客户端进行解码；移动视频分析，在移动设备上进行视频处理时，可以减少数据传输量和计算复杂度；内容分发网络（CDN）级别的存储优化，通过压缩视频数据，降低存储成本和带宽消耗。该方法还有潜力应用于视频编辑、视频生成等领域。

📄 摘要（原文）

The exponential growth of video traffic has placed increasing demands on bandwidth and storage infrastructure, particularly for content delivery networks (CDNs) and edge devices. While traditional video codecs like H.264 and HEVC achieve high compression ratios, they are designed primarily for pixel-domain reconstruction and lack native support for machine learning-centric latent representations, limiting their integration into deep learning pipelines. In this work, we present a Multi-Scale Vector Quantized Variational Autoencoder (MS-VQ-VAE) designed to generate compact, high-fidelity latent representations of low-resolution video, suitable for efficient storage, transmission, and client-side decoding. Our architecture extends the VQ-VAE-2 framework to a spatiotemporal setting, introducing a two-level hierarchical latent structure built with 3D residual convolutions. The model is lightweight (approximately 18.5M parameters) and optimized for 64x64 resolution video clips, making it appropriate for deployment on edge devices with constrained compute and memory resources. To improve perceptual reconstruction quality, we incorporate a perceptual loss derived from a pre-trained VGG16 network. Trained on the UCF101 dataset using 2-second video clips (32 frames at 16 FPS), on the test set we achieve 25.96 dB PSNR and 0.8375 SSIM. On validation, our model improves over the single-scale baseline by 1.41 dB PSNR and 0.0248 SSIM. The proposed framework is well-suited for scalable video compression in bandwidth-sensitive scenarios, including real-time streaming, mobile video analytics, and CDN-level storage optimization.