화소 이외의 상태 저장
이전 프레임은 다음 프레임을 압축하는 단서가 된다. 이 연구는 일반화한 복호 영상 버퍼에 프레임뿐 아니라 전파된 특징도 저장한다. 이전 처리에서 얻은 정보를 화소 재구성만으로 제한하지 않는 접근이다.
문맥을 여러 곳에 활용
저장한 특징에서 다중 규모 시간 문맥을 학습한다. 이를 조건부 인코더 및 디코더, 프레임 생성기와 시간 문맥 인코더에 공급한다. 각 모듈이 같은 정보를 같은 방식으로 사용한다는 뜻은 아니며 전체 압축 목표에 맞춰 학습한다.
상태 저장 비용의 예
설명용 특징 상태가 20×20 위치와 16채널을 갖고 값마다 2바이트를 쓴다면 12,800바이트가 필요하다. 특징을 더 저장하면 유용한 문맥과 함께 상태 메모리도 늘 수 있다. 이는 비용 예제이며 실제 버퍼의 크기나 정밀도는 아니다.
병렬성과 비교 조건
실용적인 복호 시간을 위해 병렬화에 불리한 자기회귀 엔트로피 모형을 제외하는 구성을 연구한다. 복호 속도와 비트율 및 왜곡은 함께 비교해야 한다. 프레임 구조와 주기, 해상도 및 화질 기준을 맞추고 상태 저장 비용도 포함한다.
관련 문서
스케일 공간 흐름 / DCVC / DVC 영상 압축 / 채널 조건부 엔트로피 모형 / ELIC 이미지 압축 / 영상 압축