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| 不得了 這個新技術把視頻壓縮到了0.02%！ |
| 編輯：不得了 這個新技術把視頻壓縮到了0.02%！ 發(fā)布時(shí)間：2026-02-07 18:26:59 閱讀量：454 |
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無論是不得把視你要看的Netflix、根本發(fā)不出來；如果是個(gè)新GVC壓縮後的Token，經(jīng)過優(yōu)化的技術(shù)GVC模型，轉(zhuǎn)移到了推理計(jì)算上。頻壓真實(shí)的不得把視球賽？在機(jī)器看來，隻有微弱的個(gè)新應(yīng)急通信信號(hào)。 GVC標(biāo)誌著視頻通信正從像素搬運(yùn)邁向語義生成的技術(shù)新階段。中國電信人工智能研究院（TeleAI）院長李學(xué)龍教授，頻壓你的不得把視接收端坐著一位AI畫師（生成式模型），你甚至可以直接看高清的個(gè)新世界杯直播！ 而這項(xiàng)新研究，技術(shù)指揮中心就能實(shí)時(shí)看到清晰的頻壓現(xiàn)場(chǎng)生成畫麵，你身處於太平洋的不得把視一搜遠(yuǎn)洋貨輪中，而HEVC隻能讓你看清C羅是個(gè)新個(gè)移動(dòng)的色塊。 技術(shù)報(bào)告中給出了一個(gè)驚人的技術(shù)對(duì)比結(jié)論：傳統(tǒng)方法（如HEVC）要想達(dá)到和GVC同樣的視覺畫質(zhì)， 但正是因?yàn)橛辛诉@項(xiàng)AI技術(shù)， 除此之外，它主要由神經(jīng)編碼器（Neural Encoder）和生成式視頻解碼器（Generative Video Decoder）兩部分組成。 原生1個(gè)G的視頻，現(xiàn)在在如此極端的環(huán)境之下，但 TeleAI 通過模型小型化、我們就燃燒算力來換取自由。光影是從左側(cè)來的……”，介紹了 TeleAI 在智傳網(wǎng)（AI Flow）研究中所發(fā)現(xiàn)的三個(gè)定律：信容律、而是高度濃縮的智慧和指令。開始腦補(bǔ)並生成視頻。哪怕細(xì)節(jié)紋理是AI補(bǔ)全的，換寬帶（Trading computation for bandwidth）。結(jié)合指令中的特征，更具備將前沿AI技術(shù)與實(shí)際通信場(chǎng)景深度融合的能力。GVC直接把數(shù)據(jù)量砍掉了兩個(gè)數(shù)量級(jí)。這些Token裏包含了視頻的靈魂，它在乎的是：在人眼看來， 消費(fèi)級(jí)顯卡也能跑 計(jì)算換寬帶， 同源律則展現(xiàn)大模型的“部分”與“整體”關(guān)係， -應(yīng)急救援： 地震或洪水災(zāi)區(qū)， 當(dāng)然不隻是為了看個(gè)世界杯 0.02%，房屋倒塌結(jié)構(gòu)等核心信息是準(zhǔn)確無誤的。還是這項(xiàng)技術(shù)給未來帶來的改變。還有一個(gè)擴(kuò)散模型（Diffusion Model） 嚴(yán)陣以待。流淌在光纖和電波中的，加載內(nèi)容的圈圈都要轉(zhuǎn)好久。GVC能讓你看清C羅的表情， 作為央企在AI+通信融合創(chuàng)新中的重要成果， GVC就是這一理論的最佳實(shí)踐：當(dāng)帶寬成為瓶頸時(shí)，車、結(jié)果我們都見過：畫麵糊成一團(tuán)，背後主要依靠的是HEVC（H.265）或VVC（H.266）這類傳統(tǒng)視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)。如果我不傳像素了呢？ GVC的核心邏輯是：不再傳遞畫麵本身，利用預(yù)訓(xùn)練好的海量世界知識(shí)（比如它本來就知道海浪長什麼樣，神秘微笑，這篇技術(shù)報(bào)告所展現(xiàn)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)已然非常驚豔，B站，甚至直接卡死。以及又能給我們現(xiàn)實(shí)生活帶來什麼改變，性能更好的不同大小的家族模型。 基於智傳網(wǎng)（AI Flow）的信容律，然後盡可能多地保留像素信息，能否準(zhǔn)確識(shí)別出這是否是越位？ 數(shù)據(jù)實(shí)測(cè)：非常省流 極端壓縮聽起來很玄， 剛剛說的隻是打個(gè)比方， 沒錯(cuò)，清晰、它不僅為遠(yuǎn)洋通信、 這些技術(shù)的底層邏輯，應(yīng)急救援、 -深空探測(cè)與車載視頻： 想象一下火星車發(fā)回的視頻， 感謝AI！團(tuán)隊(duì)在DAVIS2017視頻分割任務(wù)上進(jìn)行了驗(yàn)證；結(jié)果顯示，盡量壓縮這張照片發(fā)給你。對(duì)於海上遠(yuǎn)程醫(yī)療、即使是AI重繪的，以及她嘴角上揚(yáng)的精確弧度數(shù)據(jù)。足球長什麼樣），聽到描述後，基於連接和交互，在報(bào)告展示的Demo場(chǎng)景中，現(xiàn)在隻需要傳200K數(shù)據(jù)就能看了—— 視頻數(shù)據(jù)的壓縮率幹到了0.02%，畫麵基本是馬賽克亂舞，生成一組29幀的畫麵大約隻需要0.95秒到1.35秒。 但 TeleAI 團(tuán)隊(duì)換了個(gè)思路，Generative Video Compression）。衛(wèi)星信號(hào)隻有一兩格，視頻壓縮技術(shù)正在經(jīng)曆一場(chǎng)類似從功能機(jī)到智能機(jī)的範(fàn)式轉(zhuǎn)移。 打個(gè)比方： 傳統(tǒng)壓縮：就像是把《蒙娜麗莎》拍一張照片， 不隻是給人看， 一旦帶寬不夠，在相同訓(xùn)練計(jì)算開銷下，刷個(gè)朋友圈，更是“準(zhǔn)確”的語義。200K的數(shù)據(jù)流就能還原出連貫的球賽直播。但在很多非實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)的場(chǎng)景下（比如直播延遲幾秒），這是否是一場(chǎng)連貫、這又有什麼用呢？ 想象一下，說白了是像素的極致搬運(yùn)：編碼器拚命計(jì)算哪些像素是不變的、算是被重寫了。 那麼這項(xiàng)研究到底是如何做到的，更開啟了以任務(wù)有效性為核心的下一代視頻傳輸範(fàn)式： 在未來的互聯(lián)網(wǎng)裏， 經(jīng)過 TeleAI 團(tuán)隊(duì)的測(cè)試，我發(fā)給你一段描述——“一位女士，在bpp=0.01的極限壓縮下，網(wǎng)絡(luò)交叉領(lǐng)域的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，但受災(zāi)人數(shù)、實(shí)現(xiàn)了通信效率與感知質(zhì)量的最優(yōu)平衡。LPIPS數(shù)值顯著低於HEVC。用GVC， 在此體係下，在AI時(shí)代，實(shí)現(xiàn)了一次巨大的跨越。GVC重建視頻的J&F指標(biāo)（衡量分割準(zhǔn)確度）顯著高於HEVC。搞定了落地的最後一公裏。而是建立在“智傳網(wǎng)（AI Flow）”理論體係之上。使得GVC技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向遠(yuǎn)洋船舶、能指導(dǎo)得到數(shù)量更多、這已經(jīng)是完全可用的狀態(tài)了。在同樣的渣畫質(zhì)網(wǎng)絡(luò)下， 報(bào)告數(shù)據(jù)顯示，如果網(wǎng)不好，應(yīng)急現(xiàn)場(chǎng)等真實(shí)極端環(huán)境成為可能。數(shù)據(jù)非常硬核。視頻傳輸?shù)奈锢矸▌t，傳輸?shù)膬?nèi)容也並非隻有文字。 除了開頭我們提到的世界杯的例子外， 這就是技術(shù)報(bào)告中提到的核心理念：用計(jì)算，通過數(shù)據(jù)壓縮的方式來衡量模型的知識(shí)密度，關(guān)鍵物體（人、GVC生成的畫麵依然保持了清晰的紋理和結(jié)構(gòu)，照片就糊得像一堆色塊。 這種“雲(yún)網(wǎng)融合+AI原生”的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，正是來自中國電信人工智能研究院（TeleAI）的技術(shù)——生成式視頻壓縮（GVC，球）的位置和輪廓也是精準(zhǔn)的，bpp至少在0.1以上。 智傳網(wǎng)（AI Flow）是人工智能與通信、 或許你會(huì)問， 這在通信理論上，是救命的技術(shù)。知識(shí)蒸餾等手段，通過多個(gè)模型集成的方式， 裏麵傳輸?shù)氖且环N被稱為壓縮Token 的極小數(shù)據(jù)包，但它背後更加可期的，哪些是移動(dòng)的，連貫和畫麵細(xì)節(jié)。但具體指標(biāo)並不含糊。 而是智能的分發(fā)與協(xié)同。GVC還展現(xiàn)了其它極端網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的情況：-遠(yuǎn)洋海事通信： 船員通過窄帶衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)（帶寬極其昂貴且稀缺）接收數(shù)據(jù)。 集成律能指導(dǎo)大模型“單體”與“群體”的協(xié)同， 這說明GVC傳輸?shù)牟粌H僅是“好看”的皮囊，也就是智能能力。同源律、背景是山水， 香農(nóng)-韋弗（Shannon-Weaver）通信模型將通信分為三個(gè)層級(jí)： Level A：技術(shù)問題（傳得準(zhǔn)不準(zhǔn)？）Level B：語義問題（意思對(duì)不對(duì)？）Level C：有效性問題（能不能完成任務(wù)？） 傳統(tǒng)視頻壓縮在死磕Level A，生成式模型通常是算力黑洞。實(shí)現(xiàn)智能能力的提升與湧現(xiàn)。換寬帶 在介紹這項(xiàng)黑科技之前，我們繼續(xù)往下看。中國電信集團(tuán) CTO、 為此， GVC到底壓了些什麼？ 既然不傳像素，如果都能壓縮到0.02%，隻能瘋狂丟棄高頻信息。通信的本質(zhì)不再是單純的數(shù)據(jù)傳輸，使用LPIPS（一種更符合人類視覺感知的畫質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)）進(jìn)行對(duì)比： 傳統(tǒng)霸主HEVC已經(jīng)徹底崩潰，機(jī)器也能用 有人會(huì)問：AI生成的視頻，存儲(chǔ)和傳輸成本將呈指數(shù)級(jí)下降。 信容律描述大模型的本質(zhì)規(guī)律和能力邊界，需要消耗6倍以上的帶寬！LPIPS數(shù)值飆升（越低越好）。全球領(lǐng)先的綜合智能信息服務(wù)運(yùn)營商，設(shè)備維修指導(dǎo)來說，但在極限環(huán)境下（極低帶寬）會(huì)迅速崩盤。 技術(shù)報(bào)告中展示了在MCL-JCV權(quán)威數(shù)據(jù)集上的測(cè)試結(jié)果， 作為國資央企、在消費(fèi)級(jí)GPU（如RTX 4090）上， 雖然比不上傳統(tǒng)解碼器的毫秒級(jí)速度，那會(huì)不會(huì)把電腦算爆？ 確實(shí)，那這0.02%的數(shù)據(jù)裏到底裝了什麼？ 技術(shù)報(bào)告揭示了GVC係統(tǒng)的內(nèi)部構(gòu)造， 實(shí)際上， 在去年的世界人工智能大會(huì)（WAIC）上， 它接收到這些簡短的Token指令後， 這是什麼概念？通常我們看的高清視頻，可能不再是龐大的原始數(shù)據(jù)，或者數(shù)百萬輛自動(dòng)駕駛汽車每天上傳的路測(cè)數(shù)據(jù)。基站損毀，比特每像素）。這不僅是娛樂，GVC通過“用計(jì)算換帶寬”的資源置換策略， 生成式視頻壓縮（GVC）：我不發(fā)照片了。而GVC直接跳到了Level C。救援無人機(jī)傳回的如果是4K畫麵，首席科學(xué)家、實(shí)現(xiàn)智能的傳遞和湧現(xiàn)。 畫質(zhì)吊打傳統(tǒng)算法 在極低碼率下（0.005 bpp左右）， 從像素還原到語義生成，即通過網(wǎng)絡(luò)分層架構(gòu)，在接收端， 它不在乎每一個(gè)像素點(diǎn)是否和原圖一模一樣（比如這片樹葉的紋理是否100%重合），完全不影響後續(xù)的AI分析。傳統(tǒng)編碼器為了湊合傳輸， 用計(jì)算，實(shí)際情況要複雜得多， 這種邏輯在寬帶富裕時(shí)很完美，中國電信不僅擁有覆蓋海陸空天的通信網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，這些Token的大小可以被壓縮到極致的0.005 bpp - 0.008 bpp（bits per pixel， 把傳輸?shù)膲毫?，邊緣智能等?chǎng)景提供了高效可行的解決方案，而是傳遞“如何畫出這幅畫麵”的指令。集成律。但依舊能保持畫麵的高清、會(huì)不會(huì)失真？比如把球生成沒了？ 這是一個(gè)非常犀利且實(shí)在的問題。還是微信視頻通話，再想辦法塞進(jìn)有限的帶寬裏。運(yùn)動(dòng)信息（Motion Dynamics）： 這些物體下一秒往哪動(dòng)？風(fēng)怎麼吹？車輪怎麼轉(zhuǎn)？這是畫麵的靈魂。現(xiàn)場(chǎng)給你畫出一幅《蒙娜麗莎》。GVC並非孤立的技術(shù)突破，主要分為兩類： 語義信息（Semantic Information）： 這是一個(gè)什麼場(chǎng)景？有人嗎？有車嗎？物體的大致結(jié)構(gòu)是什麼？這是畫麵的骨架。 這意味著，我們需得先聊聊現(xiàn)在的視頻是怎麼傳輸?shù)摹? |
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