本文提出了一种新的框架，利用视频压缩的低延迟配置和上下文自适应视频融合方法，提高 BasicVSR ++ 方法的质量，已在 NTIRE22 挑战中得到验证，并在定量指标和视觉质量方面与之前的方法相比均有所提高。

Feb, 2023

本文提出了一种新的端到端学习的视频编码框架，将图像压缩通过条件编码进行泛化，允许处理同一编码器的帧内和帧间信息，并通过最小化速率失真成本进行训练，无需预训练或代理损失，其灵活性在三种编码配置下得到评估（全帧内、低延迟 P 和随机访问），并且表现出与 HEVC 视频编解码器一样具有竞争性的性能。

Apr, 2021

本文提出了 PixelMotionCNN 的概念，并采用基于学习的框架进行视频压缩，该框架包括迭代分析 / 综合，二值化等组件，实验结果表明该方案与 H.264 编解码器具有相当的性能表现，为未来视频编码的进一步提高压缩效率和 功能提供了可能的新方向。

Apr, 2018

本文提出了一种基于深度上下文视频压缩框架的条件编码方案，通过特征域上下文作为条件来利用高维的上下文，从而在视频质量更高的情况下实现大幅度的比特率节省。

Sep, 2021

我们提出了一种 ML-based 的视频编码算法，通过评估不同分辨率和基于商业编解码器的标准视频压缩测试集发现，在低延迟模式下相对于 HEVC/H.265, AVC/H.264 和 VP9，我们的算法通常产生更小的代码。并且，我们的方法不会出现图块失真和像素化，可以产生更加视觉上令人愉悦的视频。

Nov, 2018

论文提出了一种基于深度学习的分布式视频编码架构，通过在解码器中使用有效的辅助信息生成模块，成功利用帧间相关性以提高压缩效率，同时，在编码速度相同的情况下，研究结果优于传统的分布式编码和基于 H.264 标准的压缩方法。

Mar, 2023

在压缩领域中，通过使用简单而有效的端到端转换器实现从压缩视频中进行学习并进行视频字幕生成，该方法在不同基准测试中取得了最先进的性能，并且运行速度比现有方法快近 2 倍。

Sep, 2023

本文提出了 AlphaVC 的压缩算法，采用了几种新的技术来有效地提高压缩性能，包括引入条件 I 帧、像素到特征的运动预测方法和基于概率的熵跳过方法。AlphaVC 在所有常见测试数据集上的 PSNR 和 MSSSIM 指标上均超过了最新的压缩标准 VVC，并且具有非常快的编码和解码速度。

Jul, 2022

本文提出了一种通过建模帧之间的条件熵来进行视频压缩的方法，与以往的学习方法不同，我们假设每个帧都使用一个独立的先进深度图像压缩器进行编码。我们的方法在保证解码速度的前提下，在高比特率的 UVG 视频中优于 H.265 和其他深度学习基线，在低帧率下优于所有视频编解码器，同时比使用自回归熵模型的深度模型解码速度快数千倍。

Aug, 2020

本文提出使用一阶光流和二阶流预测来利用时间相关性进行视频编码，采用一阶段学习方法将流作为连续帧的量化特征包装，然后利用联合空间 - 时间先验条件下的适应性上下文熵编码，并使用 ConvLSTM 逐层嵌入联合先验，分别从自回归空间邻居、共位置超元素和时间邻居中获取。本文的实验评估表明，该方法在常用的测试序列上取得了最先进的表现结果。

Dec, 2019