Stream-DiffVSR: Super-Resolução de Vídeo Streamável em Baixa Latência por Meio de Difusão Auto-Regressiva
Imagem gerada por Gemini AI
O Stream-DiffVSR apresenta uma estrutura de difusão condicionada causal para super-resolução de vídeos, permitindo processamento em tempo real com base apenas em quadros anteriores. O sistema conta com um desnoiser destilado em quatro etapas e um módulo de Orientação Temporal Auto-regressiva, conseguindo processar quadros em 720p em apenas 0,328 segundos em uma GPU RTX4090. Esse método reduz a latência em mais de 130 vezes em comparação com as técnicas de ponta existentes, tornando-o viável para aplicações que exigem baixa latência. Mais detalhes estão disponíveis na página do projeto.
Stream-DiffVSR: Uma Revolução em Super-Resolução de Vídeo com Baixa Latência
Uma nova estrutura, Stream-DiffVSR, surgiu como uma solução para super-resolução de vídeo (VSR) em aplicações sensíveis à latência. Ao focar exclusivamente em quadros passados, o Stream-DiffVSR reduz significativamente os tempos de processamento enquanto melhora a qualidade perceptual.
Inovações Técnicas e Métricas de Desempenho
- Um denoiser destilado em quatro etapas que acelera os tempos de inferência.
- Um módulo de Orientação Temporal Auto-regressiva (ARTG) que fornece dicas alinhadas ao movimento durante a denoising latente.
- Um decodificador leve e consciente do tempo, apresentando um Módulo de Processamento Temporal (TPM) para melhorar detalhes e manter a coerência temporal.
Em uma GPU RTX4090, o Stream-DiffVSR pode processar quadros de vídeo em 720p em apenas 0,328 segundos, marcando uma melhoria significativa em relação aos métodos anteriores. Comparado ao modelo atual de ponta TMP, o Stream-DiffVSR apresenta uma melhoria de +0,095 nos scores LPIPS, enquanto alcança uma redução de latência de mais de 130 vezes.
Implicações para Implantação Online
As capacidades do Stream-DiffVSR o posicionam como o primeiro método de VSR por difusão viável para aplicações online de baixa latência, potencialmente transformando setores que dependem do processamento de vídeo em tempo real.
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📰 Fonte original: https://arxiv.org/abs/2512.23709v1
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