本文介绍了一种在特征空间内实现运动估计、压缩、补偿和残差压缩的视频编码网络，通过多帧特征融合模块，并利用非局部注意力机制融合多帧参考特征提高帧重建效果，该网络在四个基准数据集上达到了最先进的性能。

May, 2021

本文提出了一种多功能的学习视频压缩（VLVC）框架，使用一种模型支持所有可能的预测模式，包括运动补偿模块和流预测模块，可大大减少体素流的传输成本，并在各种情况下支持多功能压缩。实验结果表明，VLVC 不仅支持多功能压缩，还是首个在 MS-SSIM 方面优于最新 VVC/H.266 标准参考软件的端到端学习视频压缩方法。

Nov, 2021

本文提出了一个名为运动自适应反馈单元（MAFC）的具有简单但高效的特点的模块，可以有效地捕获运动补偿并将其自适应地反馈给网络。通过实验证明，所提出的框架在复杂运动场景下可以获得更好的性能，并比目前最先进的方法表现更优秀。

Feb, 2020

本文介绍了改进和创新改进的内容，提出了一种优化的分层双向视频压缩技术，结合运动估计和预测模块，压缩出改进的残差运动矢量，同时应用了图像压缩中提出的增益单元进行灵活速率视频压缩，该压缩技术具备真正的灵活性并且能够以多个速率 - 失真操作点进行操作。我们展示实验结果证实，该方法能够取得学习视频编码方面先前所有的艺术表现之上，具备最先进的速率失真性能。

Jun, 2022

通过训练长序列帧、分层编码的速率分配和内容适应推理，在常见测试条件下，我们提出了一种用于随机存取的端到端学习视频编解码器，其在某些视频类别上取得了与 VVC 相当的 YUV-PSNR BD-Rate 结果，并在几乎所有测试集上优于 VVC，在 VMAF BD-Rate 方面超过了开源的低延迟和随机访问端到端解决方案的平均水平。

Jun, 2024

该研究提出了一种端到端的学习视频压缩方案，使用多个参考帧来提高数据压缩效率，其中包括运动向量 (MV) 场的计算、残差和 MV 的深度自编码压缩，以及一个利用多个参考帧的 MV 细化网络和残差细化网络。

Apr, 2020

使用运动矢量来提高压缩视频的光流估计的速度和准确性，构建了四个包含帧和运动矢量的压缩视频光流数据集，实验证明 MVFlow 相对现有模型减少 1.09 AEPE 或节省 52% 时间来达到类似准确性。

Aug, 2023

提出一种基于运动感知、空时域通道上下文编码的视频压缩网络 (MASTC-VC)，该网络利用变分自编码器 (VAEs) 学习隐藏表示，捕捉帧内像素和帧间运动的特征，并通过多尺度运动感知模块 (MS-MAM) 和空时域通道上下文模块 (STCCM) 提高编码效率。在三个公共基准数据集上进行的综合实验表明，MASTC-VC 在 PSNR 度量上对 H.265/HEVC (HM-16.20) 平均 BD - 速率有 10.15％的节省，对 H.266/VVC (VTM-13.2) 平均 MS-SSIM 度量上有 23.93％的 BD - 速率节省。

Oct, 2023

本文提出了一种基于深度学习模型的视频压缩方法，其中利用神经网络的非线性表征能力和学习基于光流估计获取运动信息并重构当前帧的方法，同时采用两个 auto-encoder 风格的神经网络来压缩相应的运动和残差信息以共同优化所有组件，并通过单一损失函数来一起考虑减少压缩比特数和提高解码视频质量之间的权衡，实验证明该方法在 PSNR 方面优于广泛使用的 H.264 视频编码标准，在 MS-SSIM 方面甚至与最新的标准 H.265 相当。

Nov, 2018

本文介绍了基于 MOFNet 和 CodecNet 两种互补自编码器的新型帧间编码方法，其在 CLIC20 P 帧编码条件下表现出良好的性能和学习光流的可能性。

Aug, 2020