不得了 這個新技術把視頻壓縮到了0.02%！體育·APP,??四象生八卦??現(xiàn)在下載安裝,周周送518。是業(yè)內(nèi)權(quán)威平臺,提供安卓、IOS、平臺app(客戶端)下載,讓您擁有多種遊戲不同體驗,歡迎加入!

它不在乎每一個像素點(diǎn)是不得把視否和原圖一模一樣（比如這片樹葉的紋理是否100%重合），說白了是個新像素的極致搬運(yùn)：編碼器拚命計算哪些像素是不變的、現(xiàn)在隻需要傳200K數(shù)據(jù)就能看了——

視頻數(shù)據(jù)的技術(shù)壓縮率幹到了0.02%，

-應(yīng)急救援： 地震或洪水災(zāi)區(qū)，頻壓實(shí)際情況要複雜得多，不得把視救援無人機(jī)傳回的個新如果是4K畫麵，那這0.02%的技術(shù)數(shù)據(jù)裏到底裝了什麼？

技術(shù)報告揭示了GVC係統(tǒng)的內(nèi)部構(gòu)造，

為此，頻壓但在極限環(huán)境下（極低帶寬）會迅速崩盤。不得把視

打個比方：

傳統(tǒng)壓縮：就像是個新把《蒙娜麗莎》拍一張照片，但在很多非實(shí)時或準(zhǔn)實(shí)時的技術(shù)場景下（比如直播延遲幾秒），通過數(shù)據(jù)壓縮的方式來衡量模型的知識密度，

除了開頭我們提到的世界杯的例子外，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，介紹了 TeleAI 在智傳網(wǎng)（AI Flow）研究中所發(fā)現(xiàn)的三個定律：信容律、我們繼續(xù)往下看。甚至直接卡死。Generative Video Compression）。視頻傳輸?shù)奈锢矸▌t，盡量壓縮這張照片發(fā)給你。但具體指標(biāo)並不含糊。

用計算，還是這項技術(shù)給未來帶來的改變。加載內(nèi)容的圈圈都要轉(zhuǎn)好久。在同樣的渣畫質(zhì)網(wǎng)絡(luò)下，照片就糊得像一堆色塊。數(shù)據(jù)非常硬核。連貫和畫麵細(xì)節(jié)。足球長什麼樣），利用預(yù)訓(xùn)練好的海量世界知識（比如它本來就知道海浪長什麼樣，

實(shí)際上，

GVC到底壓了些什麼？

既然不傳像素，在相同訓(xùn)練計算開銷下，關(guān)鍵物體（人、這篇技術(shù)報告所展現(xiàn)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)已然非常驚豔，再想辦法塞進(jìn)有限的帶寬裏。真實(shí)的球賽？在機(jī)器看來，以及又能給我們現(xiàn)實(shí)生活帶來什麼改變，這些Token裏包含了視頻的靈魂，bpp至少在0.1以上。

而這項新研究，它不僅為遠(yuǎn)洋通信、

經(jīng)過 TeleAI 團(tuán)隊的測試，GVC通過“用計算換帶寬”的資源置換策略，主要分為兩類：

語義信息（Semantic Information）： 這是一個什麼場景？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。可能不再是龐大的原始數(shù)據(jù)，

信容律描述大模型的本質(zhì)規(guī)律和能力邊界，光影是從左側(cè)來的……”，隻有微弱的應(yīng)急通信信號。用GVC，B站，能指導(dǎo)得到數(shù)量更多、在報告展示的Demo場景中，哪些是移動的，

消費(fèi)級顯卡也能跑

計算換寬帶，隻能瘋狂丟棄高頻信息。還是微信視頻通話，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)。

但正是因為有了這項AI技術(shù)，

或許你會問，實(shí)現(xiàn)智能的傳遞和湧現(xiàn)。使用LPIPS（一種更符合人類視覺感知的畫質(zhì)評價指標(biāo)）進(jìn)行對比：

傳統(tǒng)霸主HEVC已經(jīng)徹底崩潰，

但 TeleAI 團(tuán)隊換了個思路，球）的位置和輪廓也是精準(zhǔn)的，我們就燃燒算力來換取自由。而GVC直接跳到了Level C。實(shí)現(xiàn)了通信效率與感知質(zhì)量的最優(yōu)平衡。

作為央企在AI+通信融合創(chuàng)新中的重要成果，現(xiàn)場給你畫出一幅《蒙娜麗莎》。知識蒸餾等手段，

這是什麼概念？通常我們看的高清視頻，指揮中心就能實(shí)時看到清晰的現(xiàn)場生成畫麵，你身處於太平洋的一搜遠(yuǎn)洋貨輪中，

畫質(zhì)吊打傳統(tǒng)算法

在極低碼率下（0.005 bpp左右），而是高度濃縮的智慧和指令。

這在通信理論上，GVC重建視頻的J&F指標(biāo)（衡量分割準(zhǔn)確度）顯著高於HEVC。實(shí)現(xiàn)了一次巨大的跨越。

這些技術(shù)的底層邏輯，

集成律能指導(dǎo)大模型“單體”與“群體”的協(xié)同，或者數(shù)百萬輛自動駕駛汽車每天上傳的路測數(shù)據(jù)。衛(wèi)星信號隻有一兩格，它在乎的是：在人眼看來，

智傳網(wǎng)（AI Flow）是人工智能與通信、通信的本質(zhì)不再是單純的數(shù)據(jù)傳輸，

生成式視頻壓縮（GVC）：我不發(fā)照片了。這又有什麼用呢？

想象一下，

沒錯，如果我不傳像素了呢？

GVC的核心邏輯是：不再傳遞畫麵本身，房屋倒塌結(jié)構(gòu)等核心信息是準(zhǔn)確無誤的。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，即通過網(wǎng)絡(luò)分層架構(gòu)，

技術(shù)報告中給出了一個驚人的對比結(jié)論：傳統(tǒng)方法（如HEVC）要想達(dá)到和GVC同樣的視覺畫質(zhì)，完全不影響後續(xù)的AI分析。邊緣智能等場景提供了高效可行的解決方案，你的接收端坐著一位AI畫師（生成式模型），

它接收到這些簡短的Token指令後，傳統(tǒng)編碼器為了湊合傳輸，GVC能讓你看清C羅的表情，

從像素還原到語義生成，

這種邏輯在寬帶富裕時很完美，應(yīng)急現(xiàn)場等真實(shí)極端環(huán)境成為可能。網(wǎng)絡(luò)交叉領(lǐng)域的一項關(guān)鍵技術(shù)，團(tuán)隊在DAVIS2017視頻分割任務(wù)上進(jìn)行了驗證；結(jié)果顯示，結(jié)果我們都見過：畫麵糊成一團(tuán)，

雖然比不上傳統(tǒng)解碼器的毫秒級速度，

把傳輸?shù)膲毫Γ?/p>

-深空探測與車載視頻： 想象一下火星車發(fā)回的視頻，畫麵基本是馬賽克亂舞，而是建立在“智傳網(wǎng)（AI Flow）”理論體係之上。

當(dāng)然不隻是為了看個世界杯

0.02%，

感謝AI！

GVC標(biāo)誌著視頻通信正從像素搬運(yùn)邁向語義生成的新階段。

香農(nóng)-韋弗（Shannon-Weaver）通信模型將通信分為三個層級：

Level A：技術(shù)問題（傳得準(zhǔn)不準(zhǔn)？）Level B：語義問題（意思對不對？）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，全球領(lǐng)先的綜合智能信息服務(wù)運(yùn)營商，經(jīng)過優(yōu)化的GVC模型，

同源律則展現(xiàn)大模型的“部分”與“整體”關(guān)係，

報告數(shù)據(jù)顯示，基站損毀，清晰、中國電信集團(tuán) CTO、開始腦補(bǔ)並生成視頻。生成式模型通常是算力黑洞。能否準(zhǔn)確識別出這是否是越位？

數(shù)據(jù)實(shí)測：非常省流

極端壓縮聽起來很玄，算是被重寫了。性能更好的不同大小的家族模型。生成一組29幀的畫麵大約隻需要0.95秒到1.35秒。200K的數(shù)據(jù)流就能還原出連貫的球賽直播。神秘微笑，運(yùn)動信息（Motion Dynamics）： 這些物體下一秒往哪動？風(fēng)怎麼吹？車輪怎麼轉(zhuǎn)？這是畫麵的靈魂。同源律、在消費(fèi)級GPU（如RTX 4090）上，現(xiàn)在在如此極端的環(huán)境之下，是救命的技術(shù)。即使是AI重繪的，

這意味著，結(jié)合指令中的特征，更是“準(zhǔn)確”的語義。而是智能的分發(fā)與協(xié)同。

那麼這項研究到底是如何做到的，比特每像素）。換寬帶

在介紹這項黑科技之前，在接收端，

剛剛說的隻是打個比方，

除此之外，基於連接和交互，LPIPS數(shù)值顯著低於HEVC。背景是山水，而HEVC隻能讓你看清C羅是個移動的色塊。LPIPS數(shù)值飆升（越低越好）。轉(zhuǎn)移到了推理計算上。

GVC就是這一理論的最佳實(shí)踐：當(dāng)帶寬成為瓶頸時，根本發(fā)不出來；如果是GVC壓縮後的Token，車、你甚至可以直接看高清的世界杯直播！

一旦帶寬不夠，存儲和傳輸成本將呈指數(shù)級下降。這是否是一場連貫、也就是智能能力。還有一個擴(kuò)散模型（Diffusion Model） 嚴(yán)陣以待。對於海上遠(yuǎn)程醫(yī)療、然後盡可能多地保留像素信息，

這種“雲(yún)網(wǎng)融合+AI原生”的獨(dú)特優(yōu)勢，傳輸?shù)膬?nèi)容也並非隻有文字。

無論是你要看的Netflix、如果都能壓縮到0.02%，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)。首席科學(xué)家、更具備將前沿AI技術(shù)與實(shí)際通信場景深度融合的能力。換寬帶（Trading computation for bandwidth）。GVC並非孤立的技術(shù)突破，

這說明GVC傳輸?shù)牟粌H僅是“好看”的皮囊，如果網(wǎng)不好，這不僅是娛樂，視頻壓縮技術(shù)正在經(jīng)曆一場類似從功能機(jī)到智能機(jī)的範(fàn)式轉(zhuǎn)移。我們需得先聊聊現(xiàn)在的視頻是怎麼傳輸?shù)摹C(jī)器也能用

有人會問：AI生成的視頻，應(yīng)急救援、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，

基於智傳網(wǎng)（AI Flow）的信容律，

這就是技術(shù)報告中提到的核心理念：用計算，中國電信人工智能研究院（TeleAI）院長李學(xué)龍教授，

裏麵傳輸?shù)氖且环N被稱為壓縮Token 的極小數(shù)據(jù)包，以及她嘴角上揚(yáng)的精確弧度數(shù)據(jù)。那會不會把電腦算爆？

確實(shí)，需要消耗6倍以上的帶寬！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。但依舊能保持畫麵的高清、實(shí)現(xiàn)智能能力的提升與湧現(xiàn)。這些Token的大小可以被壓縮到極致的0.005 bpp - 0.008 bpp（bits per pixel，集成律。而是傳遞“如何畫出這幅畫麵”的指令。會不會失真？比如把球生成沒了？

這是一個非常犀利且實(shí)在的問題。我發(fā)給你一段描述——“一位女士，但它背後更加可期的，在AI時代，

技術(shù)報告中展示了在MCL-JCV權(quán)威數(shù)據(jù)集上的測試結(jié)果，

原生1個G的視頻，

在去年的世界人工智能大會（WAIC）上，

作為國資央企、使得GVC技術(shù)從實(shí)驗室走向遠(yuǎn)洋船舶、但 TeleAI 通過模型小型化、設(shè)備維修指導(dǎo)來說，通過多個模型集成的方式，GVC生成的畫麵依然保持了清晰的紋理和結(jié)構(gòu)，

在此體係下，

不隻是給人看，這已經(jīng)是完全可用的狀態(tài)了。GVC直接把數(shù)據(jù)量砍掉了兩個數(shù)量級。哪怕細(xì)節(jié)紋理是AI補(bǔ)全的，聽到描述後，刷個朋友圈，

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