本论文提出一种新的视频超分辨率算法，即同时处理多个连续视频帧的 spatio-temporal sub-pixel convolution networks，并采用了创新性的运动补偿和视频超分辨率算法，相比于单帧模型，网络可以减少 30％的计算成本同时保持相同的质量，或者在相似的计算成本下提供 0.2dB 的增益。在公开数据集上的结果表明，该算法在精度和效率方面均超过当前的最新性能。

Nov, 2016

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

本文提出了一种基于深度神经网络编码的新方法。通过利用多尺度的运动补偿网络进行大范围运动的估计和补偿，同时采用自适应空时上下文模型进行高效熵编码，采用非局部注意力模块进行特征聚合和激活，通过对多模块的优化和多帧训练策略进行时间误差的最小化，最后将其与其他方法进行比较，证明了在流行的测试序列中，在 PSNR 和 MS-SSIM 失真度量方面均取得了一致的优异性能。

Jul, 2020

通过特征调制，我们提出了一种强大的条件编码神经视频编解码器（NVC），解决了两个关键问题：如何在单一模型中支持宽范围的质量，并使 NVC 在长预测链下仍然有效。此外，我们设计了一个支持 RGB 和 YUV 颜色空间的单一模型。

Feb, 2024

本论文基于 CLIP 模型，提出了一种名为 STAN 的时空建模机制，用于将图像 - 文本预训练模型扩展到视频领域，并在视频文本检索和视频识别等多项任务中展现了其优越性。

Jan, 2023

本文提出了一种混合式深度学习框架，旨在对视频的静态空间信息、短期运动以及长期时间线索进行建模，并且在 UCF-101 人体动作和 Columbia 消费者视频两个标注数据集上实验，结果表明该框架相对于传统策略具有更高的性能.

Apr, 2015

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

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

本文提出了一种基于 CNN 框架的次像素运动补偿层方法（SPMC），通过合适的帧对齐和运动补偿提高了视频超分辨率重建的质量，且无需参数调节，最终实现了高质量的图像细节恢复。

Apr, 2017