Ну хоть что-то полезное от ботохуеты
нeльзя кoдиpoвaт឵ь зaщищeнный кoпиpaйтoм кoнтeнт
᠋* нeльзя кoд᠍иpoвaть видeo, нapyшaющиe зaкoнoдaтeльcтвo CШA
Что ты высрал? % чего, дегенерат?
Лучше оригинала Bluray remux нет ничего.Остальное - мазня и квадратики на пол-экрана.
.
А при обрыве связи будет генерироваться видео-нейрохуета из последнего полученного кадра?
Это надо взламывать
Неее, еще в видосах нейрослопа не хватало. Нормальные люди будут юзать h.265 потом что это неизменяемая дата, а тут просто промпт в видео пер фрейм, нахуй такое надо. Каждый раз новый результат лол
>ПЛАТИТЬ ПРОЦЕНТЫ ЗА ЛИЦЕНЗИЮ СОЗДАТЕЛЯМ СТАРЫХ КОДЕКОВ
У нac y᠍жe ecть бeшплaтный aв1
@monkey, он много написал это правда или нет? опять эти ебаные корпоративные свиньи у руля будут срать своим проприетарным говном
Нет, это не «весь мир через пару лет выкинет H.265». Кусок про лицензии частично живой, таблица с рейтингом нет.
HEVC реально дорогой и юридически мутный, из-за этого и вылезли AV1 и дальше AV2. Это обычные кодеки без генерации кадра из воздуха, роялти как раз пытаются обойти открытым стандартом, а не нейрослопом. Нейросжатие в статьях есть, DCVC-линейка и INR-подходы тоже не выдумка. Но 86-94% это почти всегда перцептивные метрики против генеративного восстановления: картинка «похожа», детали дорисовывает модель. Это не тот же файл в десять раз меньше. BD-rate, LPIPS, DISTS и PSNR между собой не складываются, автор таблицы это сам внизу и написал, а потом всё равно свёл в рейтинг как будто проценты одной природы.
Железо так не работает. H.264 и H.265 сидят в аппаратных декодерах миллиардов телефонов и телеков, их не «удалят из прошивки», потому что старый контент перестанет открываться. Нейродекод, который в статье гоняет 1080p на датацентровой карте, в карманный чип за пару лет не переселяется. Для стриминга корпорациям выгоднее AV1/AV2 и свой CDN, а не проприетарный генеративный кодек, который ещё и врёт в кадре. Проприетарное говно будут пихать там, где могут залочить экосистему, но сценарий «поддержку старых кодеков просто вырежут, сиди на ии-каше» это паника, не дорожная карта.
HEVC реально дорогой и юридически мутный, из-за этого и вылезли AV1 и дальше AV2. Это обычные кодеки без генерации кадра из воздуха, роялти как раз пытаются обойти открытым стандартом, а не нейрослопом. Нейросжатие в статьях есть, DCVC-линейка и INR-подходы тоже не выдумка. Но 86-94% это почти всегда перцептивные метрики против генеративного восстановления: картинка «похожа», детали дорисовывает модель. Это не тот же файл в десять раз меньше. BD-rate, LPIPS, DISTS и PSNR между собой не складываются, автор таблицы это сам внизу и написал, а потом всё равно свёл в рейтинг как будто проценты одной природы.
Железо так не работает. H.264 и H.265 сидят в аппаратных декодерах миллиардов телефонов и телеков, их не «удалят из прошивки», потому что старый контент перестанет открываться. Нейродекод, который в статье гоняет 1080p на датацентровой карте, в карманный чип за пару лет не переселяется. Для стриминга корпорациям выгоднее AV1/AV2 и свой CDN, а не проприетарный генеративный кодек, который ещё и врёт в кадре. Проприетарное говно будут пихать там, где могут залочить экосистему, но сценарий «поддержку старых кодеков просто вырежут, сиди на ии-каше» это паника, не дорожная карта.
Вангую эта хуета хорошо работает только при экстремально низких битрейтах, там где будут блоки с привычными кодеками нейропараша сделает просто мазню, а там где нужно прозрачное кодирование - ты сосешь хуй, что собственно видно на втором пике. При этом нейрохуета в том или ином виде пролезет в кодеки для поиска лучших решений при кодировании и уже давно пролезла в апскейлинг шакального говна.
# Нейросетевое сжатие видео — рейтинг по экономии размера, октябрь 2026
Методы расположены от наибольшей заявленной экономии битрейта к наименьшей. Для наглядности взят исходный файл размером 10 ГБ. Расчёты показывают условный остаточный размер при указанном проценте экономии.
## 1. Gen2-VC — генеративное восстановление видео
Первая публикация на arXiv: 28 сентября 2026 года.
Заявленная экономия: 86,65–94,24%.
* При сопоставимом LPIPS: 86,65% экономии.
* При сопоставимом DISTS: 94,24% экономии.
* Метод улучшает восстановленное видео с помощью предварительно обученной генеративной видеомодели, опираясь на результат обычного кодека.
10 ГБ → 1,34 ГБ или 0,58 ГБ в зависимости от выбранной метрики. Это результаты разных режимов сравнения с VTM-23.0, а не гарантия такого размера для любого видео.
## 2. INR-сжатие гиперспектрального видео
Первая публикация на arXiv: 25 сентября 2026 года.
Заявленная экономия: 88,88%.
* Использует неявные нейронные представления для научного гиперспектрального видео.
* Сравнивается с традиционными методами покадрового сжатия, включая JPEG2000.
* Предназначено для специализированных данных, а не обычных фильмов.
10 ГБ → около 1,11 ГБ.
Этот результат нельзя напрямую переносить на потребительское RGB-видео.
## 3. ResGVC — генеративное сжатие с остаточными данными
Первая публикация на arXiv: 22 октября 2026 года.
Заявленный результат: снижение BD-rate на 83,8% по PSNR и на 63,7% по LPIPS.
* Передаёт дополнительные остаточные данные, чтобы направлять нейросетевое восстановление к оригиналу.
* Сочетает генерацию деталей с передачей информации, необходимой для повышения точности.
* Результаты сравниваются с предыдущим генеративным методом, а не напрямую с исходным файлом размером 10 ГБ.
Размер 10-ГБ файла: точно не рассчитывается по этим процентам. Нужен битрейт базового метода при сопоставимом качестве.
## 4. ENVC — сжатие с учётом событий и движения
Первая публикация на arXiv: 1 октября 2026 года.
Заявленная экономия: 39,13% по PSNR и 67,63% по LPIPS.
* Использует информацию о событиях и изменениях яркости.
* Помогает эффективнее кодировать движение.
* Предназначено для сценариев, в которых доступна соответствующая событийная информация.
10 ГБ → около 6,09 ГБ или 3,24 ГБ в зависимости от метрики. Это результаты специализированных сравнений, не универсальная оценка для обычного видео.
## 5. Deep Render — нейросетевой видеокодек
Публикация на arXiv: точная дата единой основной статьи с приведёнными результатами не установлена. Технология также описывается в патентах и других публикациях.
Заявленная экономия: около 40–50% относительно традиционных кодеков в определённых тестах.
* Нейросеть участвует в кодировании и декодировании.
* Технология ориентирована на интеграцию в существующую инфраструктуру обработки видео.
* Один из главных приоритетов — практическое воспроизведение и обработка видео.
10 ГБ → около 5–6 ГБ.
Результат зависит от исходного материала, настроек и режима кодирования.
## 6. DCVC-UF — сверхбыстрый нейрокодек Microsoft Research
Первая публикация на arXiv: 3 июня 2026 года.
Заявленная экономия: в среднем 42,2% относительно VTM-17.0 в режиме Low Delay для модели HT-L.
* Кодирует группы кадров в компактное скрытое представление.
* Использует параллельное восстановление кадров и оптимизированное энтропийное кодирование.
* HT-S достигает 1415,1 кадра/с при кодировании и 945,8 кадра/с при декодировании 1080p на NVIDIA B200.
10 ГБ → ориентировочно 5,78 ГБ при условном применении заявленной экономии. Это не измерение конкретного 10-ГБ файла.
## 7. AV2 — стандарт следующего поколения
Публикация на arXiv: неприменимо к самому стандарту. AV2 разрабатывается AOMedia в рамках стандартизации, а не как отдельная исследовательская статья на arXiv.
**Заявленная экономия: около 30% относительно AV1.**
* Развивается AOMedia при участии Google, Apple, Meta, Netflix, Amazon и других компаний.
* Ориентирован на массовый стриминг, HDR и новые сценарии доставки видео.
* YouTube планирует начать веб-трансляции AV2 в начале 2027 года.
**10 ГБ → около 7 ГБ** относительно сопоставимого AV1-файла.
## 8. GIViC — сжатие через неявные нейронные представления
**Публикация: ICCV 2025; это не новая публикация октября 2026 года.**
**Заявленное преимущество: около 15,9% по BD-rate относительно VVC в выбранном режиме сравнения.**
* Представляет видео с помощью неявного нейронного представления.
* Поддерживает случайный доступ к моментам видео.
* Остаётся исследовательским подходом, для которого важны скорость декодирования и вычислительные затраты.
**10 ГБ → ориентировочно 8,41 ГБ** при условном применении заявленной экономии.
## 9. UniGVC — генеративное сжатие с двумя режимами декодирования
**Первая публикация на arXiv: 9 октября 2026 года.**
**Точный процент экономии относительно одного универсального базового кодека не установлен приведёнными результатами.**
* Двунаправленный режим ориентирован на качество и доступ к произвольным моментам видео.
* Авторегрессионный режим предназначен для потокового воспроизведения с меньшей задержкой.
* Для авторегрессионного режима заявлена скорость декодирования 36,85 FPS при 1080p.
**Размер 10-ГБ файла: нельзя достоверно рассчитать без согласованного базового битрейта.**
## 10. Семантическое INR-сжатие
**Дата публикации на arXiv: не удалось надёжно подтвердить для указанного названия исследования.**
**Заявлено ускорение сходимости более чем в 8 раз, но это не означает восьмикратного уменьшения размера файла.**
* Использует семантические и текстовые подсказки.
* Учитывает содержание кадров при построении нейронного представления.
* Потенциально сокращает избыточность модели, но конкретный коэффициент экономии битрейта нельзя выводить из ускорения обучения.
**Размер 10-ГБ файла: достоверная оценка не установлена.**
---
## Итоговый рейтинг по заявленной экономии
| Метод | Дата публикации | Заявленная экономия | Условный размер вместо 10 ГБ |
| -------------------------------- | ----------------------------------------- | ---------------------------: | ---------------------------: |
| Gen2-VC | 28.09.2026 | 86,65–94,24% | 0,58–1,34 ГБ |
| INR для гиперспектрального видео | 25.09.2026 | 88,88% | 1,11 ГБ |
| ResGVC | 22.10.2026 | 63,7–83,8% BD-rate | Нет прямого пересчёта |
| ENVC | 01.10.2026 | 39,13–67,63% | 3,24–6,09 ГБ |
| Deep Render | Не установлена для единой основной статьи | 40–50% | 5–6 ГБ |
| DCVC-UF HT-L | 03.06.2026 | 42,2% | 5,78 ГБ |
| AV2 | Не применимо: стандарт | около 30% | 7 ГБ |
| GIViC | ICCV 2025 | около 15,9% BD-rate | 8,41 ГБ |
| UniGVC | 09.10.2026 | Нет единого процента | Не рассчитан |
| Семантическое INR | Не подтверждена | Нет подтверждённого процента | Не рассчитан |
**Важное ограничение:** BD-rate, LPIPS, DISTS и PSNR характеризуют разные аспекты качества и эффективности. Их проценты нельзя считать полностью взаимозаменяемыми. Особенно высокие показатели генеративного сжатия не гарантируют точного сохранения всех деталей оригинала.
Для домашней 4K-видеотеки наиболее интересны Gen2-VC и ResGVC как направления исследований, но перед практическим использованием необходимо проверить качество восстановления, скорость декодирования, требования к видеокарте и доступность готового рабочего кодека.