公開了用于執行平面水平模式、平面垂直模式和/或平面方向模式幀內預測的系統、方法和手段。平面幀內預測模式可用于對塊進行編碼的視頻編碼。平面幀內預測模式的方向性可用于確定參考區域和/或模板。例如，可以基于平面模式的方向來確定交叉分量線性模型...

呈現了用于編碼和解碼視頻數據的裝置和方法。所公開的技術提供用于將視頻塊編碼到比特流中，包括對變換塊進行下采樣，并對下采樣變換塊進行變換以生成要編碼到比特流中的系數塊。所公開的技術還提供用于從比特流中解碼視頻塊，包括對系數塊進行逆變換以重...

本文公開與執行針對視頻塊的運動補償相關聯的系統、方法和工具。根據本發明實施例的視頻處理設備(例如編碼器或解碼器等)可以獲得視頻數據塊(例如，4×4子塊或8×8子塊)且確定是否分割所述視頻數據塊以用于運動補償。基于確定分割所述視頻數據塊，...

用于分布式人工智能AI的過程、方法、架構、裝置、系統、設備和計算機程序產品。第一設備接收機器學習模型的至少一部分的表示和表示多個分割點的信息，分割點表示執行機器學習模型的中間結果可以被輸出到第二設備的層，中間結果使得能夠從分割點執行機器...

公開了圖像塊的編碼方法。首先將要編碼的圖像塊分區在至少兩個分區中，其中所述至少兩個分區中的一個是L形分區。然后在經編碼的數據中對每個分區進行編碼。

公開了一種編碼方法(相應地解碼方法)，其中將被編碼(相應地解碼)的圖像塊被分區成至少兩個分區，所述分區中的至少一個具有L形。基于L形在圖像塊中的位置來定義各種配置。為了降低計算復雜度，可以僅允許配置的子集。變換和逆變換被設計成應用在這樣...

一種方法，包括從視頻數據獲得(711)允許確定與當前圖片相關聯的參考圖片列表的當前參考圖片的圖片次序計數和當前圖片的圖片次序計數之間的圖片次序計數差的信息；根據該信息確定(712)圖片次序計數差；以及，根據圖片次序計數差確定(713)當...

方法的一些實施例可以包括：獲得三維(3D)場景的場景描述數據，其中場景描述數據包括：描述場景中的多個場景元素中的每個的場景元素信息、描述至少一個觸發條件的觸發信息、以及描述要在多個場景元素中的第一場景元素上執行的至少一個動作的動作信息，...

示例實施例提供了一種機制，該機制使用戶設備UE能夠調整環境計算刷新率以改善用戶擴展現實XR體驗并限制資源使用。示例方法包括：獲得描述用戶環境的傳感器數據；獲得指示來自用戶移動信息、環境演變信息、網絡條件信息和電池壽命信息中的至少一個因素...

用于分布式人工智能AI的過程、方法、架構、裝置、系統、設備和計算機程序產品。第一設備將對應于媒體內容項目的媒體數據單元劃分成多個媒體片段，并且對于每個媒體片段，確定機器學習模型、機器學習部分以及使用機器學習部分的推斷是在第一設備外部執行...

公開了使用多個相關圖案的膠片顆粒合成，具體公開了用于使用相關和/或混合圖案來執行膠片顆粒合成的系統、方法和工具。一種設備可將圖像分割成多個塊。該設備可針對該多個塊中的塊生成一組相關膠片顆粒圖案。該設備可從該一組相關膠片顆粒圖案中選擇要應...

公開了用于細化經擴展角度預測模式的系統、方法和手段。設備(例如，視頻解碼設備)可以針對視頻塊接收對與第一分辨率相關聯的第一幀內預測模式的指示。基于第一幀內預測模式，該設備可以識別與第二分辨率相關聯的第二幀內預測模式。該設備可以在視頻塊的...

本發明提供了一種方法和裝置，該方法和裝置包括信令和編碼低頻不可分離變換(LFNST)，使得支持快速編碼器方法以及傳統率失真(RD)搜索。這允許編碼器更靈活地使其編碼搜索適應其計算能力。還提出將LNFST限制為僅使用第一核并使用CAB?A...

本發明涉及視頻編碼和解碼中的運動向量預測，視頻編解碼器可以涉及對圖片信息以及第一標志和第二標志進行編碼和解碼，其中，對所述圖片信息進行所述編碼或解碼是基于由所述第一標志或所述第二標志指示的譯碼模式的，并且所述第一標志指示子塊合并模式并且...

所提供的是一種用于對點云的一個或多個屬性進行編碼的方法和裝置，其中使用包括可逆神經網絡和一個或多個3D稀疏卷積的歸一化流架構來對一個或多個屬性進行編碼。在一些變體中，可逆神經網絡包括體素洗牌層、稀疏1×1卷積層以及使用3D稀疏卷積的一個...

本申請涉及視頻解碼設備、視頻解碼方法以及視頻編碼方法。一種包括處理器的視頻解碼設備，其中所述處理器被進一步配置為：獲得與當前塊相關聯的最可能模式(MPM)列表；從所述MPM列表確定幀內預測模式的測試列表；測試第一幀內預測模式，其中由于廣...

視頻解碼設備可以確定當前塊是以非定向幀內預測模式(例如，幀間預測模式、跨分量預測模式、調色板模式、幀內塊復制(IBC)模式或幀內模板匹配預測(IntraTMP)模式)譯碼。該設備可以推導對應于非定向幀內預測模式的定向幀內預測模式。推導出...

公開了一種編碼方法。首先獲取用于待編碼的當前塊的幀內預測模式。為了對所獲取的幀內預測模式進行編碼，獲取幀內預測模式列表，該列表包含按出現次數的降序排列的幀內預測模式集合。在示例中，按出現次數的降序排列的該幀內預測模式集合包括所述當前塊的...

公開了一種裝置和方法，包括用于驅動多原色顯示器的技術。所公開的技術包括獲取待顯示內容的像素顏色。該顯示器配置成使用在各自的光譜發射寬度下發光的子像素單元(252、254、256、262、264、266)的組合來再現該像素顏色。該技術還包...

一種基于深度神經網絡的視頻壓縮系統，其中在解碼側使用熵相對于側潛在和主潛在的梯度來提高壓縮效率。