本文提出了一种基于对象分割的帧间预测方法，显著提高了运动向量编码的准确性和效率。实验结果表明，该方法在多种配置下实现了显著的BD速率降低，并且在视频预测和压缩框架中表现优于现有技术，尤其在模型尺寸和编码效率方面。

本文探讨了多种视频编码技术，包括基于光流的预测、空间分解与时间融合的帧间预测，以及新型学习视频压缩框架（VLVC）。研究表明，这些方法在压缩性能上优于现有标准（如H.266/VVC），有效提高了视频质量和压缩率，降低了比特率。