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UAR-NVC: A Unified AutoRegressive Framework for Memory-Efficient Neural Video Compression
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种统一的自回归框架（UAR-NVC），旨在解决隐式神经表示方法在视频压缩中的内存消耗问题。该框架通过将视频划分为多个片段并使用不同的神经模型实例，有效降低训练和推理过程中的内存需求，从而在资源受限环境中显著提高视频压缩性能。
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关键要点
- 隐式神经表示方法在视频压缩中具有潜力，但随着帧数增加，内存消耗显著增加。
- 提出的统一自回归框架（UAR-NVC）旨在降低训练和推理过程中的内存需求。
- UAR-NVC通过将视频划分为多个片段并使用不同的神经模型实例来处理，从而提高视频压缩性能。
- 该框架在资源受限环境中表现出色，能够有效压缩视频。
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