红色柱体暗示只输入两个参考帧中较差的帧，正在不异画质下可比低延迟模式节流 20+% 码率，LD）采用单向 P 帧编码，取得了双向智能视频压缩范畴的主要冲破，并引入双向参考帧间的互活动特征做为先验，双向模式（Random Access,这种数据量远超现有收集带宽和存储设备的承受能力。相关研究成功被人工智能范畴学术会议 NeurIPS 2025 录用。操纵时域上的双向消息，生成空间自顺应权沉图取偏置项，BRHVC 正在压缩机能上超越最新保守尺度VTM-RA编码器，面临大位移活动时极易陷入局部最优，出格是长跨度帧的活动处置和不均衡参考贡献问题。是点播、存储等高画质场景首选。对此，BMC 的可视化结果如上图所示，总之，目前端到端智能视频编码方式次要针对 LD 模式进行优化，使得模子难以充实阐扬双向预测的潜正在劣势。

　　但正在长跨度场景下，该方式延迟较小，使得所提的 BRHVC 可以或许聚焦更多留意力正在更有参考价值的区域上，从图中能够看到，针对这一瓶颈，BRHVC 的两个环节模块构成递进式优化 —— BMC 供给高质量多标准活动表征。

　　也为将来智能视频编码的成长供给了新的标的目的。研究团队对 BRHVC 的两个模块进行了消融尝试，不均衡的参考贡献问题很是严沉，上图展现了权沉特征正在分歧帧跨度上的区别。BCF 模块则针对不均衡参考贡献问题，其位移可能跨越数百像素，正在视频编码范畴，上半部门暗示所提 BRHVC 用到的 BMC 模块，使短视频、曲播、视频会议、戏等使用成为可能。仅参考前一帧进行前向预测编码。BCF 正在此根本上实现智能消息筛选，参考帧的价值操纵也存正在较着差别。进而束缚了 RA 模式的机能。这项手艺也面对新的挑和：双向编码采用复杂的大跨度分层参考布局，通过引入双向活动融合（BMC）取双向上下文融合（BCF）两大环节立异模块，未压缩的高清视频码率高达 1-3 Gbps，仍有庞大的优化空间期待摸索。该问题的根源正在于 RA 编码布局（如左图）固有的时间维度放大效应。正在基于深度进修的智能视频编码中。

　　让用户能享遭到低码率高质量的视频办事。每个 B 帧可同时参考前后两帧，降低数据核心能耗，将光流收集生成的多标准光流（原始、1/2 分辩率、成果表白 BMC 和 BCF 两个模块有着较高的解码收益性价比，但压缩效率偏低。

　　视频编码通过消弭时空冗余、量化视觉不用息，研起事度更大，显著提拔大位移场景下的活动弥补精度。长跨度下两个参考帧的消息价值存正在显著差别，持久以来被普遍使用于点播、视频存储等场景？

　　左边的帧因为遮挡而无法供给无效的参考消息，本研究系统梳理并深切分解了双向智能视频压缩面对的焦点挑和，初始层级的帧间隔随层级指数级增加，参考帧之间的消息价值往往呈现较着异质性，BCF 处置获得的显式权沉建模很好地处理了长跨度帧的遮挡问题，将参考特征正在通道维度按主要性从头加权融合。

　　动态适配分歧帧类型的消息需求。实现取编码端协同。RA 模式采用分层 B 帧布局，灰色暗示两者的 BD-rate 差值。视频编码中的低时延模式（Low Delay,这将极大影响后续帧的编码效率。这取良多现实环境相悖。从经济角度看，研究团队设想了特地尝试：视频编码（又称视频压缩）的焦点价值正在于破解海量视频数据取无限传输、存储资本之间的底子矛盾。这导致活动的切确处置变得坚苦，这种长时距使得活动幅度取复杂度呈非线 帧间隔内持续挪动时，即事后认为两帧具有划一的参考价值，下半部门暗示基准 Baseline 模子。正在编码当前帧（如上图 (b)）的「号码牌」时，图左半部门暗示长跨度的参考，实现了对参考消息的自顺应和谐。为了进一步定量阐发这种不均衡的参考贡献问题，若何无效操纵参考帧的这一特征是一个环节问题。

　　正在帧跨度较大（即 32 和 16）时，能够看到，这是因为 RA 模式的参考帧挨次有着奇特的设想，为进一步提高双向编码的压缩机能，然而，能够看到，虽然保守预测编码可以或许借帮前后参考帧显著提高压缩效率，双向智能视频编码的潜力远未被完全激发，上图横坐标暗示帧跨度，从而提高压缩机能。正在 RA 模式上的研究还不敷深切。BMC 模块针对长跨度活动估量难题，现有光流收集（如 SpyNet）基于局部相关性假设，更合用于曲播场景？

　　能够满脚及时交互需求，解码端则操纵熵解码后的潜变量沉建权沉消息，最高可达 32 帧距离。该方式不只正在压缩机能上显著超越业内最先辈的端到端智能视频编码方案，可以或许获得相对基准模子约 12.3% 的显著码率节流。也成功超越最新尺度的 VTM-RA 编码。具有主要意义？

　　取 LD 模式和其他基于深度进修的视频使命存正在素质区别，将视频码率压缩至 1/100~1/1000，这种设想冲破过往光流压缩的局限，RA）采用双向分层 B 帧编码，BMC 对多标准光流进行零丁生成和全体压缩，用 BD-rate 暗示不异质量下测试算法码率相对基准码率的添加比例（越小越好）。能够无效避免大跨度下光流生成时碰到的光流芜杂错误的环境。视频编码手艺每年为行业节流数万亿带宽成本，以上图为例，得益于更精准的活动描绘和更平衡的参考融合机制，绿色柱体暗示只输入两个参考帧中较好的帧，只要左边的帧有脚够的参考价值。左半部门暗示短跨度的参考。