归根结底,每一种视频压缩方法都要权衡利弊(trade-off):如果允许更大的文件大小,就可以拥有更好的图像质量;但如果想让文件非常小,那就必须要容忍错误出现的概率。但现在(以及不久的将来),人们希望基于神经网络的方法能够在视频文件大小和质量之间做出更好的权衡与交换(a better trade-off)。
凡是有AI加持的技术都被看作明日曙光,带着神秘的未来感,让人忍不住要靠近。所幸有南大马展教授牵线搭桥,我们才得以采访到南大在读博士刘浩杰,后者参与发表的“端到端的神经视频编码(Neural Video Coding using Multiscale Motion Compensation and Spatiotemporal Context Model)” 在人工智能顶会AAAI 2020并被选为Poster Spotlight,改进之后的版本已上线GitHub,成为开源项目(链接?:https://njuvision.github.io/Neural-Video-Coding/)。
04 For the Very Close Future