Панорамное видео нового поколения: сжатие с прицелом на пользователя

Автор: Денис Аветисян

Новая система NeRV360 позволяет существенно снизить требования к памяти и времени декодирования 360-градусных видео, фокусируясь на той части изображения, которую видит пользователь.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

В рамках разработанной системы NeRV360, входное 360-градусное изображение <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> (3,H,W) </span> преобразуется в целевой viewport <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> (3,H^{\mathrm{vp}},W^{\mathrm{vp}}) </span> посредством кодировщика и декодировщика, использующих шаги преобразования <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> (3,2,2,2) </span>, что позволяет эффективно извлекать и представлять ключевые визуальные элементы. — В рамках разработанной системы NeRV360, входное 360-градусное изображение $(3,H,W)$ преобразуется в целевой viewport $(3,H^{\mathrm{vp}},W^{\mathrm{vp}})$ посредством кодировщика и декодировщика, использующих шаги преобразования $(3,2,2,2)$ , что позволяет эффективно извлекать и представлять ключевые визуальные элементы.

NeRV360 использует неявные нейронные представления и декодирование с привязкой к области просмотра для эффективного сжатия панорамного видео.

Несмотря на перспективность неявных нейронных представлений для сжатия видео, их применение к высококачественным 360-градусным видеороликам сталкивается с проблемой высоких требований к памяти и скорости декодирования. В данной работе представлена система NeRV360: Neural Representation for 360-Degree Videos with a Viewport Decoder, которая решает эту проблему путем декодирования только выбранной пользователем области просмотра, а не всего панорамного кадра. Эксперименты показали, что NeRV360 обеспечивает семикратное снижение потребления памяти и 2,5-кратное увеличение скорости декодирования по сравнению с существующими подходами, сохраняя при этом улучшенное качество изображения. Каковы перспективы дальнейшей оптимизации и расширения возможностей NeRV360 для задач виртуальной и дополненной реальности?

Вызов 360° Видео: Преодоление Границ Сжатия

Традиционные методы сжатия видео сталкиваются с серьезными трудностями при обработке 360-градусного контента, обусловленными его особенностями. В отличие от обычных видео, где внимание зрителя сосредоточено в определенной области кадра, 360-градусное видео охватывает всю сферическую проекцию, требуя значительно более высокого разрешения для поддержания качества изображения во всех направлениях взгляда. Более того, сложность пространственных взаимосвязей в 360-градусных сценах, где объекты могут быть видны одновременно с разных точек обзора, усложняет применение стандартных алгоритмов сжатия, ориентированных на последовательную обработку кадров. В результате, попытки использовать существующие кодеки часто приводят к заметной потере деталей или требуют пропускной способности, недоступной для многих пользователей, что препятствует полноценному погружению в виртуальную реальность.

Существующие методы сжатия видео, разработанные для традиционного контента, зачастую оказываются неэффективными при работе с 360° видео, что приводит к заметной потере качества изображения или требует значительно большей пропускной способности сети. Это особенно критично для обеспечения реалистичности и погружения в виртуальную реальность, поскольку любые артефакты сжатия или задержки при потоковой передаче негативно сказываются на восприятии. В результате, даже при высокой скорости интернет-соединения, пользователи могут столкнуться с размытыми изображениями или прерывистым воспроизведением, что существенно снижает эффект присутствия и разрушает иллюзию погружения в панорамную сцену. Таким образом, необходимость разработки новых, более эффективных кодеков для 360° видео становится все более актуальной для обеспечения комфортного и качественного пользовательского опыта.

Эффективная компрессия видео с углом обзора 360° требует принципиально новых подходов, выходящих за рамки традиционных методов, ориентированных на обработку отдельных пикселей. Вместо этого, современные исследования направлены на использование особенностей структуры 360-градусных сцен, таких как пространственная корреляция и повторяющиеся элементы. Разработка алгоритмов, способных идентифицировать и кодировать не сами пиксели, а взаимосвязи между ними и общую геометрию сцены, позволяет значительно снизить объём данных без ощутимой потери качества. Такой подход, использующий преимущества представления сцены в виде карт окружения или октаэдрических сеток, открывает возможности для создания более эффективных кодеков, способных обеспечить плавное и захватывающее погружение в виртуальную реальность даже при ограниченной пропускной способности сети.

В отличие от традиционного подхода, состоящего из последовательного декодирования и извлечения области просмотра [matoba2019vr8k], NeRV360 объединяет эти этапы для более эффективной обработки.

NeRV: Нейронное Представление для Компрессии Видео

NeRV представляет собой принципиально новый подход к кодированию видео, заключающийся в представлении видеопотока не как дискретной последовательности пикселей, а как непрерывной нейронной сети. Вместо хранения отдельных кадров, NeRV кодирует видео в компактное «пространство вложений» (Embedding Space), что позволяет значительно уменьшить требования к объему памяти. Это достигается путем обучения нейронной сети, которая отображает параметры видео в многомерное пространство, где каждое положение в этом пространстве соответствует определенному кадру или моменту времени в видео. Таким образом, видео определяется не набором пиксельных данных, а вектором в этом пространстве вложений, что открывает возможности для масштабируемости и эффективного сжатия.

Традиционные методы сжатия видео кодируют каждый пиксель дискретно, что приводит к ограничению масштабируемости и возрастающим требованиям к объему хранения при повышении разрешения и длительности видео. В отличие от этого, NeRV отказывается от дискретного кодирования пикселей, представляя видео как непрерывную нейронную сеть. Это позволяет потенциально неограниченно масштабировать видео без существенного увеличения объема хранимых данных, поскольку информация о видео хранится в параметрах нейронной сети, а не в отдельных значениях пикселей. В результате, достигается существенное снижение требований к хранилищу по сравнению с традиционными методами, особенно при работе с видео высокого разрешения и длительности.

В основе NeRV лежит принцип декодирования видео посредством прямого прохода (feedforward inference), что позволяет реконструировать кадры по требованию, избегая их непосредственного хранения. Вместо сохранения дискретных пикселей, модель представляет видео как непрерывную нейронную сеть. При запросе кадра, данные о нём генерируются нейронной сетью, а не извлекаются из базы данных сохранённых кадров. Этот подход позволяет динамически адаптировать качество изображения и потенциально снизить требования к объему памяти, поскольку хранятся только веса нейронной сети, а не все кадры видеопоследовательности.

Сравнение NeRV360, HNeRV и HNeRV-Boost при видео регрессии показывает, что при одинаковом размере модели HNeRV и HNeRV-Boost демонстрируют превосходство над NeRV360.

Улучшения для 360° и За её Пределами: HNeRV и NeRV360

HNeRV (Hierarchical Neural Representation with View-dependent Rendering) усовершенствует архитектуру NeRV за счет интеграции энкодера на основе ConvNeXt. Внедрение ConvNeXt позволило значительно повысить качество генерируемых векторных представлений (embeddings), что является ключевым фактором для более точного и детализированного воссоздания сцены. Использование ConvNeXt обеспечивает улучшенное извлечение признаков и, как следствие, более эффективное кодирование визуальной информации, необходимой для последующего рендеринга. Данное улучшение напрямую влияет на визуальную достоверность и общее качество результирующего изображения.

NeRV360 оптимизирован для работы с 360° видео за счет интеграции извлечения viewport непосредственно в процесс декодирования. Данный подход позволяет эффективно обрабатывать панорамное видео, ориентируясь на область просмотра пользователя в реальном времени. В отличие от традиционных методов, где декодирование происходит для всего кадра, NeRV360 декодирует только ту часть видео, которая видна в данный момент, что значительно снижает вычислительную нагрузку и обеспечивает оптимальное качество изображения для иммерсивного просмотра.

В ходе тестирования NeRV360 продемонстрировал значительное повышение эффективности по сравнению с HNeRV. В частности, отмечено 7-кратное снижение потребления памяти и 2,5-кратное увеличение скорости декодирования при одновременном улучшении качества изображения. Данные результаты достигнуты за счет оптимизации процесса декодирования 360° видео и интеграции извлечения viewport непосредственно в этот процесс, что позволяет более эффективно использовать ресурсы системы.

В NeRV360 ключевым нововведением является ‘Слой расширения каналов’, разработанный для минимизации потерь качества, возникающих при билинейной интерполяции в процессе рендеринга viewport. Билинейная интерполяция, используемая для масштабирования изображения для отображения в viewport, может приводить к размытию и потере деталей. ‘Слой расширения каналов’ увеличивает количество каналов перед интерполяцией, что позволяет сохранить больше информации об изображении и, как следствие, уменьшить визуальные артефакты и улучшить общее качество рендеринга в 360° видео.

Наш декодер viewport и STAT позволяют эффективно восстанавливать сцену из ограниченного поля зрения.

Производительность и Практические Аспекты

Оценка методов, основанных на NeRV, проводилась с использованием стандартного набора тестовых последовательностей JVET Class S2, что позволило продемонстрировать их конкурентоспособность в отношении степени сжатия данных. Результаты показали, что NeRV-подходы способны достигать сопоставимых, а в некоторых случаях и превосходящих показатели сжатия по сравнению с традиционными методами кодирования видео. Это свидетельствует о потенциале NeRV как эффективного инструмента для уменьшения объёма данных, необходимого для хранения и передачи видеоконтента, не жертвуя при этом качеством изображения. Достижение конкурентных показателей сжатия является ключевым фактором для практического применения NeRV в различных приложениях, включая потоковое видео, видеоконференции и хранение видеоархивов.

Исследования показали, что NeRV360 демонстрирует стабильное превосходство над традиционными кодеками в ключевых показателях качества изображения, таких как PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) и MS-SSIM (Multi-Scale Structural Similarity Index). Это означает, что видео, сжатое с использованием NeRV360, обеспечивает более четкую и реалистичную картинку, с лучшей детализацией и меньшим количеством артефактов, что в конечном итоге приводит к значительному улучшению восприятия видеоконтента зрителем. Достигаемые показатели качества позволяют пользователям наслаждаться более захватывающим и комфортным просмотром, особенно при работе с высококачественным видеоматериалом и контентом виртуальной реальности.

Несмотря на впечатляющие результаты, достигнутые в области сжатия видео с использованием нейронного рендеринга, существенным препятствием для его практического применения в реальном времени остаются высокие вычислительные требования, в особенности потребность в большом объеме памяти графического процессора (GPU). Для эффективной работы алгоритмов нейронного рендеринга необходимо хранить и обрабатывать значительные объемы данных, что может ограничивать возможности развертывания на устройствах с ограниченными ресурсами. Исследования показывают, что оптимизация использования памяти GPU является ключевым фактором для обеспечения плавного воспроизведения видео высокого разрешения и сложной сцены без задержек, что делает разработку эффективных методов управления памятью приоритетной задачей для дальнейшего развития технологии.

Будущие Направления и Обещания Нейронной Компрессии

Метод Boosting-NeRV демонстрирует перспективный подход к повышению эффективности сжатия видео и улучшению визуального качества. В его основе лежит использование условных декодеров, которые адаптируются к особенностям каждого кадра, и временных аффинных преобразований, позволяющих более точно моделировать изменения между кадрами. Такой подход позволяет значительно сократить объем данных, необходимых для хранения и передачи видео, при этом сохраняя или даже улучшая его визуальное восприятие. В отличие от традиционных методов сжатия, Boosting-NeRV не просто кодирует пиксели, а реконструирует видео на основе нейронной сети, что открывает возможности для более эффективного представления сложных сцен и деталей. Этот подход потенциально может привести к созданию видео высокого разрешения, которое будет занимать значительно меньше места на диске или требовать меньшей пропускной способности для потоковой передачи.

Система GIViC представляет собой передовое решение в области сжатия видео, основанное на принципах нейронного рендеринга (NeRV). В ходе исследований продемонстрировано, что GIViC превосходит даже наиболее современные стандарты сжатия, такие как VVC (Versatile Video Coding), обеспечивая более высокую эффективность кодирования при сохранении или улучшении визуального качества. Этот прорыв достигается за счет использования инновационных алгоритмов, которые позволяют более эффективно представлять и сжимать видеоданные, уменьшая требуемый объем памяти и пропускную способность для передачи видеоконтента. В результате, GIViC открывает новые возможности для потоковой передачи видео в высоком разрешении, виртуальной и дополненной реальности, а также для хранения больших объемов видеоинформации.

Сочетание нейровизуализации, эффективных архитектур и оптимизированного аппаратного обеспечения обещает кардинально изменить способы захвата, сжатия и восприятия видеоконтента. В будущем, вместо традиционного кодирования пикселей, видео будет представлено в виде компактных нейронных сетей, способных воссоздавать высококачественное изображение по запросу. Подобный подход позволит добиться значительно более высокой степени сжатия, превосходящей существующие стандарты, такие как VVC, при одновременном сохранении или даже улучшении визуального качества. Развитие специализированных аппаратных ускорителей для нейронных сетей позволит эффективно обрабатывать и декодировать эти сжатые представления в реальном времени, открывая новые возможности для потокового видео, виртуальной и дополненной реальности, а также интерактивных мультимедийных приложений. Подобная трансформация не просто улучшит существующие технологии, но и создаст принципиально новые формы взаимодействия с видеоконтентом.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает важность фокусировки на релевантной информации в сложных визуальных данных. Как заметила Фэй-Фэй Ли: «Данные без понимания — всего лишь шум». NeRV360, используя подход к неявному нейронному представлению и декодированию только выбранного пользователем viewport, эффективно отфильтровывает этот “шум”, концентрируясь на ключевых областях изображения. Этот метод не только значительно снижает потребление памяти и время декодирования, но и отражает стремление к более интеллектуальной обработке визуальной информации, где акцент делается на понимании, а не просто на хранении и воспроизведении данных. Каждое отклонение от стандартного подхода к сжатию видео открывает возможность выявить скрытые зависимости и оптимизировать процесс обработки.

Куда же дальше?

Представленная работа, безусловно, открывает новые горизонты в области сжатия видео 360 градусов. Однако, за кажущейся элегантностью решения кроется ряд вопросов, требующих дальнейшего осмысления. Особое внимание следует уделить адаптивности метода к различным типам контента — насколько стабильны результаты при работе с видео, содержащим быстро движущиеся объекты или сложные текстуры? Неизбежно возникает и вопрос о вычислительной стоимости обучения подобных моделей — смогут ли они эффективно функционировать на устройствах с ограниченными ресурсами?

Интересным направлением представляется исследование возможности интеграции NeRV360 с другими методами сжатия, создавая гибридные системы, использующие преимущества каждой из технологий. Более того, не следует ограничиваться только видео — принципы, лежащие в основе данной работы, могут быть применены и к другим типам данных, например, к объемному моделированию или интерактивным 3D-сценам. Визуальная интерпретация требует терпения: «быстрые выводы могут скрывать структурные ошибки» — и это особенно актуально при разработке новых алгоритмов сжатия.

В конечном счете, будущее данного направления исследований, вероятно, связано с созданием интеллектуальных систем, способных автоматически адаптироваться к предпочтениям пользователя и особенностям контента, обеспечивая оптимальное качество изображения при минимальных затратах ресурсов. Понимание системы — это исследование её закономерностей, и только через постоянный анализ и эксперименты можно приблизиться к созданию действительно эффективных и универсальных решений.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20871.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-27 08:26