Effiziente Video-Super-Resolution durch rekurrente Propagation im latente Raum

Mit dem jüngsten Trend hin zu Ultra-High-Definition-Bildschirmen ist die Nachfrage nach hochwertiger und effizienter Video-Super-Resolution (VSR) heute wichtiger denn je. Bisherige Ansätze setzen komplexe Bewegungskompensationsstrategien ein, um zeitliche Informationen bei der Schätzung fehlender Hochfrequenzdetails auszunutzen. Da das Problem der Bewegungsschätzung jedoch äußerst herausfordernd ist, kann eine ungenaue Bewegungskompensation die Leistung von VSR-Algorithmen beeinträchtigen. Zudem kann der komplexe Bewegungskompensationsmodul eine erhebliche rechnerische Belastung verursachen, was die Anwendung dieser Methoden in Echtzeitsystemen einschränkt. In diesem Paper stellen wir einen effizienten Algorithmus namens rekurrente latente Raum-Propagation (Recurrent Latent Space Propagation, RLSP) für schnelle VSR vor. RLSP nutzt hochdimensionale latente Zustände, um zeitliche Informationen zwischen Bildern implizit zu propagieren. Unsere experimentellen Ergebnisse zeigen, dass RLSP eine äußerst effiziente und wirksame Methode zur Lösung des VSR-Problems darstellt. Wir erreichen eine Geschwindigkeitssteigerung von über 70x gegenüber dem aktuellen Stand der Technik, dem DUF-Verfahren.