Stream-DiffVSR: Niedriglatenz-Streambare Video-Superauflösung durch auto-regressive Diffusion
Von Gemini AI generiertes Bild
Stream-DiffVSR führt ein kausal bedingtes Diffusionsframework für die Video-Superauflösung ein, das eine Echtzeitverarbeitung ermöglicht, indem es ausschließlich auf vergangene Frames zurückgreift. Es umfasst einen vierstufigen destillierten Denoiser sowie ein Auto-regressives Temporal Guidance-Modul und erzielt eine Verarbeitung von 720p-Frames in nur 0,328 Sekunden auf einer RTX4090-GPU. Diese Methode reduziert die Latenz um über das 130-fache im Vergleich zu bestehenden, hochmodernen Verfahren und ist somit für Anwendungen mit niedriger Latenz geeignet. Weitere Informationen finden Sie auf der Projektseite.
Stream-DiffVSR: Ein Durchbruch in der Video-Super-Resolution mit niedriger Latenz
Ein neues Framework, Stream-DiffVSR, hat sich als Lösung für Video-Super-Resolution (VSR) in latenzsensitiven Anwendungen herauskristallisiert. Durch die Konzentration ausschließlich auf vergangene Frames reduziert Stream-DiffVSR die Verarbeitungszeiten erheblich und verbessert gleichzeitig die wahrgenommene Qualität.
Technische Innovationen und Leistungskennzahlen
- Ein vierstufiger, destillierter Denoiser, der die Inferenzzeiten beschleunigt.
- Ein Auto-regressives Temporal Guidance (ARTG) Modul, das bewegungsabgestimmte Hinweise während der latenten Rauschunterdrückung bereitstellt.
- Ein leichtgewichtiger, zeitbewusster Decoder mit einem Temporal Processor Module (TPM), das Details verbessert und die zeitliche Kohärenz aufrechterhält.
Auf einer RTX4090 GPU kann Stream-DiffVSR 720p Video-Frames in nur 0,328 Sekunden verarbeiten, was eine erhebliche Verbesserung gegenüber früheren Methoden darstellt. Im Vergleich zum aktuellen Stand der Technik, dem TMP-Modell, zeigt Stream-DiffVSR eine Verbesserung von +0,095 in den LPIPS-Werten und erreicht eine Latenzreduktion von über 130 Mal.
Implikationen für die Online-Bereitstellung
Die Fähigkeiten von Stream-DiffVSR positionieren es als die erste praktikable Diffusions-VSR-Methode für latenzempfindliche Online-Anwendungen, was potenziell Branchen transformieren könnte, die auf die Verarbeitung von Echtzeit-Video angewiesen sind.
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📰 Originalquelle: https://arxiv.org/abs/2512.23709v1
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