用于神经编解码的高效实时压缩方法和系统

本申请涉及视频压缩编解码相关技术领域，具体涉及一种用于神经编解码的高效实时压缩方法和系统。本发明通过下采样将原始视频转为低分辨率视频，结合自适应像素空间填充适配网络结构；利用含解压模块的压缩神经网络生成压缩潜变量，编码后传输至接收端；接收端解码后上采样恢复原始分辨率。编解码模块同步训练，采用SPS缓存管理减少冗余，通过网络带宽和硬件利用率动态调整量化步长，并经浮点训练转整数化部署。该方案在提升压缩比的同时，实现消费级GPU上1080p视频40fps实时编码，节省21％码率，适配多场景，具有高实用价值。