История изменений

Можно, кстати, реализовать тупую и упрощённую схему с использованием нейросетей, которая тоже даст некоторую экономию места за счёт вычислительных ресурсов. Не продвинутый вариант, который мы обсуждали выше, а тупой из существующих инструментов: даунскейлим оригинальное видео… Или давай для простоты картинку даже. Даунскейлим оригинальную лосслесс-картинку. Результат апскейлим нейросеткой. Затем вычитаем из оригинала апскеил. Получаем разницу. Разницу кодируем и жмём. В итоге у нас есть картинка маленького разрешения и малого размера + пожатая разница малого размера — из этой инфы в совокупности можно восстановить оригинал. В итоге мы экономим место на хранение картинки. Да, за счёт значительного увеличения необходимых вычислительных мощностей.

А, ну я понял вроде. Получается как с китайским языком — текст компактный по длине, но нужно помнить десятки тысяч символов (для «высокого качества») или хотя бы тысячи (для «стандартного качества»). Применительно к задаче декодирования получается, что мы заставляем пользователя выполнять сложный алгоритм с большим количеством (порядка гигабайт) параметров на собственной машине. Да, тут вроде нормально, противоречий нет.

Можно, кстати, реализовать тупую и упрощённую схему с использованием нейросетей, которая тоже даст некоторую экономию места за счёт вычислительных ресурсов. Не продвинутый вариант, который мы обсуждали выше, а тупой из существующих инструментов: даунскейлим оригинальное видео… Или давай для простоты картинку даже. Даунскейлим оригинальную лосслесс-картинку. Результат апскейлим нейросеткой. Затем вычитаем из оригинала апскеил. Получаем разницу. Разницу кодируем и жмём. В итоге у нас есть картинка маленького разрешения и малого размера + пожатая разница малого размера — из этой инфы в совокупности можно восстановить оригинал. В итоге мы экономим место на хранение картинки. Да, за счёт значительного увеличения необходимых вычислительных мощностей.

А, ну я понял вроде. Получается как с китайским языком — текст компактный по длине, но нужно помнить десятки тысяч символов (для «высокого качества») или хотя бы тысячи (для «стандартного качества»). Применительно к задаче кодирования получается, что мы заставляем пользователя выполнять сложный алгоритм с большим количеством (порядка гигабайт) параметров на собственной машине. Да, тут вроде нормально, противоречий нет.