CWRNN-INVR: A Coupled WarpRNN based Implicit Neural Video Representation

📄 arXiv: 2604.06564v1 📥 PDF

作者: Yiyang Li, Yanbo Gao, Shuai Li, Zhenyu Du, Jinglin Zhang, Hui Yuan, Mao Ye, Xingyu Gao

分类: eess.IV, cs.CV

发布日期: 2026-04-08

备注: Accepted by IEEE Transactions on Multimedia

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于耦合WarpRNN的隐式神经视频表示方法CWRNN-INVR，提升视频重建质量。

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 隐式神经视频表示 视频重建 运动补偿 残差学习 神经网络 视频压缩 WarpRNN

📋 核心要点

  1. 现有隐式神经视频表示方法缺乏对神经网络和网格在视频表示中作用的深入研究，未能充分利用两者的优势。
  2. CWRNN-INVR利用神经网络表示规则结构信息，残差网格表示不规则信息，并通过耦合WarpRNN显式建模运动信息。
  3. 实验表明，CWRNN-INVR在视频重建任务上取得了显著的性能提升，UVG数据集上PSNR达到33.73dB，优于现有方法。

📝 摘要（中文）

隐式神经视频表示(INVR)作为一种新的视频表示和压缩方法，使用可学习的网格和神经网络。现有方法侧重于开发高效的潜在表示网格结构和具有强大表示能力的神经网络架构，缺乏对它们在视频表示中作用的研究。本文首先从视频信息组成的角度研究了基于神经网络的INVR和基于网格的INVR之间的差异，明确了它们各自的优势，即神经网络适用于一般结构，而网格适用于特定细节。因此，提出了一种基于混合神经网络和残差网格框架的INVR，其中神经网络用于表示规则和结构化信息，残差网格用于表示视频中剩余的不规则信息。专门设计了一个基于耦合WarpRNN的多尺度运动表示和补偿模块，以显式地表示规则和结构化信息，因此将我们的方法命名为CWRNN-INVR。对于不规则信息，学习混合残差网格，其中不规则的外观和运动信息一起表示。混合残差网格可以与耦合WarpRNN结合使用，从而实现网络重用。实验表明，与现有方法相比，我们的方法实现了最佳的重建结果，在3M模型下的UVG数据集上的平均PSNR为33.73 dB，并且在其他下游任务中优于现有的INVR方法。代码可在https://github.com/yiyang-sdu/CWRNN-INVR.git找到。

🔬 方法详解

问题定义：现有的隐式神经视频表示方法（INVR）在视频表示和压缩方面取得了进展，但它们通常侧重于设计新的网格结构或神经网络架构，而忽略了对神经网络和网格在视频信息表示中各自作用的深入分析。这导致现有方法可能无法有效地捕捉视频中的规则结构和不规则细节，从而限制了视频重建和压缩的性能。现有方法缺乏对视频信息组成的有效建模，无法充分利用神经网络和网格的优势。

核心思路：CWRNN-INVR的核心思路是将视频信息分解为规则结构信息和不规则信息，并分别使用神经网络和残差网格进行表示。神经网络擅长捕捉视频中的全局结构和运动模式，而残差网格则能够有效地表示视频中的局部细节和不规则变化。通过这种分解和表示方式，CWRNN-INVR能够更全面地捕捉视频信息，从而提高视频重建和压缩的性能。此外，利用耦合WarpRNN显式建模运动信息，进一步提升了对视频结构化信息的表示能力。

技术框架：CWRNN-INVR的整体框架包括以下几个主要模块：1)耦合WarpRNN模块：用于显式地表示视频中的规则结构和运动信息。该模块通过多尺度运动表示和补偿来捕捉视频中的运动模式。2)混合残差网格模块：用于表示视频中剩余的不规则信息，包括不规则的外观和运动信息。3)信息融合模块：将耦合WarpRNN和混合残差网格的输出进行融合，得到最终的视频表示。整个框架采用端到端的方式进行训练，以优化视频重建的性能。

关键创新：CWRNN-INVR的关键创新在于以下几个方面：1)提出了基于混合神经网络和残差网格的INVR框架，能够有效地表示视频中的规则结构和不规则信息。2)设计了耦合WarpRNN模块，能够显式地表示视频中的运动信息，从而提高视频表示的效率。3)提出了混合残差网格，能够将不规则的外观和运动信息一起表示，并与耦合WarpRNN结合使用，实现网络重用。与现有方法相比，CWRNN-INVR能够更全面地捕捉视频信息，从而提高视频重建和压缩的性能。

关键设计：耦合WarpRNN模块采用多尺度运动表示，通过不同尺度的特征提取器捕捉视频中的运动信息。混合残差网格采用残差学习的方式，学习视频中的不规则信息。损失函数包括重建损失和正则化损失，用于优化视频重建的性能和模型的泛化能力。具体参数设置（如网络层数、学习率等）根据实验结果进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CWRNN-INVR在UVG数据集上取得了显著的性能提升，在3M模型下，平均PSNR达到了33.73 dB，优于现有的INVR方法。实验结果表明，CWRNN-INVR能够更有效地捕捉视频信息，从而提高视频重建的质量。此外，CWRNN-INVR在其他下游任务中也表现出优越的性能，证明了其具有良好的泛化能力。

🎯 应用场景

CWRNN-INVR在视频压缩、视频编辑、视频修复、视频生成等领域具有广泛的应用前景。它可以用于开发更高效的视频编解码器，提高视频传输和存储的效率。此外，CWRNN-INVR还可以用于视频编辑和修复，例如去除视频中的噪声和伪影，提高视频的质量。未来，该方法有望应用于虚拟现实、增强现实等新兴领域，为用户提供更沉浸式的视频体验。

📄 摘要（原文）

Implicit Neural Video Representation (INVR) has emerged as a novel approach for video representation and compression, using learnable grids and neural networks. Existing methods focus on developing new grid structures efficient for latent representation and neural network architectures with large representation capability, lacking the study on their roles in video representation. In this paper, the difference between INVR based on neural network and INVR based on grid is first investigated from the perspective of video information composition to specify their own advantages, i.e., neural network for general structure while grid for specific detail. Accordingly, an INVR based on mixed neural network and residual grid framework is proposed, where the neural network is used to represent the regular and structured information and the residual grid is used to represent the remaining irregular information in a video. A Coupled WarpRNN-based multi-scale motion representation and compensation module is specifically designed to explicitly represent the regular and structured information, thus terming our method as CWRNN-INVR. For the irregular information, a mixed residual grid is learned where the irregular appearance and motion information are represented together. The mixed residual grid can be combined with the coupled WarpRNN in a way that allows for network reuse. Experiments show that our method achieves the best reconstruction results compared with the existing methods, with an average PSNR of 33.73 dB on the UVG dataset under the 3M model and outperforms existing INVR methods in other downstream tasks. The code can be found at https://github.com/yiyang-sdu/CWRNN-INVR.git}{https://github.com/yiyang-sdu/CWRNN-INVR.git.