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On September 7, 2026, the arXiv cs.CV preprint platform published a research paper titled “Scalable Neural Video Representation Compression”. This study proposes an scalable neural network-based video representation compression scheme, aiming to optimize the compression efficiency and quality balance of video data through neural network architectures, providing a new technical approach for large-scale video processing.
本文提出了一种名为 S-NVRC 的可扩展隐式神经表示视频编码器，该编码器通过单一嵌入比特流同时支持细粒度比特率和解码复杂度的可扩展性。该方法采用特征网格的粗略到精细前缀及网络层的嵌套前缀，分别实现比特率与解码复杂度的扩展。在 UVG 数据集上，S-NVRC 相比 SHM 12.4 和多层 VTM-20.0 分别在 BD-rate 指标上提升了 43.7% 和 5.6%，实现了广泛的比特率和解码复杂度范围，并提供了灵活的复杂度扩展能力。