MobileNVC：移动设备上的实时1080p神经视频压缩

神经视频编解码器最近在低延迟设定下已能与HEVC等标准编解码器竞争。然而，大多数神经编解码器是大型浮点网络，使用时域建模的像素密集扭曲操作，使其计算开销过大而无法部署在移动设备上。近期工作表明在移动端实时运行神经解码器是可行的，但仅针对720p RGB视频展示了这一点。本工作提出了首个在移动设备上实时解码1080p YUV420视频的神经视频编解码器。我们的编解码器依赖于两项主要贡献。首先，我们设计了一个高效编解码器，其使用移动加速器扭曲核心上可用的基于块的运动补偿算法，并展示了如何将此模型量化为整型精度。其次，我们实现了一个快速解码器流水线，同时在神经信号处理器上运行神经网络组件、在移动GPU上并行熵编码、在扭曲核心上扭曲。我们的编解码器以高达48%的BD-rate节省大幅优于先前的设备上编解码器，同时将接收端的MAC计数减少$10 \times$。我们进行了仔细的消融实验以展示所引入运动补偿方案的效果，并消融了模型量化的影响。