微软DCVC视频压缩：从零开始的完整使用指南

为什么选择DCVC进行视频压缩

【免费下载链接】DCVC 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dc/DCVC

在当今视频内容爆炸式增长的时代，高效的视频压缩技术变得至关重要。微软深度上下文视频压缩（DCVC）项目代表了神经视频压缩领域的最新进展，它通过深度学习技术实现了前所未有的压缩效率和实时性能。

DCVC-RT作为DCVC家族的最新成员，是首个实现100+ FPS 1080p编码和4K实时编码的神经视频编解码器，其压缩比与ECM相当。更重要的是，DCVC-RT追求更实用的神经视频编解码器解决方案，支持多种实用功能。

5分钟上手DCVC视频压缩

环境搭建第一步

开始使用DCVC之前，你需要准备一个合适的环境。首先确保你的系统已安装Python 3.12和conda环境管理器。CUDA 12.6是推荐的版本，确保CUDA版本与PyTorch匹配。

创建并激活Python环境：

conda create -n dcvc_env python=3.12
conda activate dcvc_env

安装PyTorch和相关依赖：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

获取项目代码

将DCVC项目克隆到本地：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/dc/DCVC
cd DCVC

安装项目依赖包：

pip install -r requirements.txt

构建项目组件

DCVC项目包含需要编译的C++代码和自定义CUDA内核，这些组件对于比特流写入和操作融合至关重要。

安装系统依赖：

sudo apt-get install cmake g++ ninja-build

构建C++扩展：

cd ./src/cpp/
pip install .
cd ../layers/extensions/inference/
pip install .

实战案例：压缩你的第一个视频

准备测试数据

DCVC支持任意原始分辨率，输入视频分辨率会自动填充，重建后的视频会裁剪回原始尺寸。

对于YUV 420内容，将.yuv文件放入类似以下结构的文件夹中：

/media/data/HEVC_B/
    - BQTerrace_1920x1080_60.yuv
    - BasketballDrive_1920x1080_50.yuv

数据集结构可以参考dataset_config_example_yuv420.json文件。

下载预训练模型

获取DCVC-RT的预训练模型，包括图像编码和视频编码两个模型。将这些模型文件放入./checkpoints文件夹中。

运行压缩测试

使用以下命令测试预训练模型，这里以四个码率点为例：

python test_video.py --model_path_i ./checkpoints/cvpr2025_image.pth.tar --model_path_p ./checkpoints/cvpr2025_video.pth.tar --rate_num 4 --test_config ./dataset_config_example_yuv420.json --cuda 1 -w 1 --write_stream 1 --force_zero_thres 0.12 --output_path output.json --force_intra_period -1 --reset_interval 64 --force_frame_num -1 --check_existing 0 --verbose 0

DCVC-RT在不同码率下的压缩性能表现

DCVC视频压缩性能深度解析

压缩效率突破

实验结果显示，DCVC-RT在1080p视频上实现了平均125.2/112.8 fps的编码/解码速度，同时相比H.266/VTM平均节省了21%的比特率。这一成就标志着神经视频压缩技术正式进入实用化阶段。

实时性能优势

DCVC-RT在不同分辨率下的编码解码速度表现

DCVC-RT不仅提供了卓越的压缩效率，更重要的是实现了真正的实时处理能力。这意味着你可以在直播、视频会议等对延迟敏感的场景中使用这项技术。

实用功能详解

宽码率范围支持

单个DCVC-RT模型支持连续可控的码率调整，能够在不同编码场景下压缩宽码率范围的视频内容。

码率控制机制

通过调整量化参数，DCVC-RT有效支持实时通信场景中的动态和多样化网络条件。

统一格式编码

虽然DCVC-RT主要针对广泛采用的YUV格式进行了优化，但它可以无缝适应RGB内容编码。

DCVC-RT在不同设备和分辨率下的复杂度分析

最佳实践和性能优化

CPU性能调优

算术编码在CPU上运行，请确保在写入实际比特流时CPU以高性能运行。否则，算术编码可能需要很长时间。

检查CPU频率：

grep -E '^model name|^cpu MHz' /proc/cpuinfo

设置最大CPU频率：

echo performance | sudo tee /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_policy

恢复默认频率：

echo ondemand | sudo tee /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_policy

图像压缩性能

值得注意的是，DCVC-RT中的帧内编解码器也提供了令人印象深刻的性能。在Kodak数据集上，DCVC-RT-Intra相比VTM实现了11.1%的码率降低，解码速度比之前最先进的学习图像编解码器快10倍以上。

DCVC-RT在图像压缩方面的性能表现

DCVC家族全系列介绍

DCVC-RT建立在DCVC模型家族成功的基础上。DCVC家族包括多个重要版本：

• DCVC：最初的神经视频压缩模型，发表于NeurIPS 2021
• DCVC-TCM：引入时间上下文挖掘技术，发表于IEEE TMM 2022
• DCVC-HEM：采用混合空间-时间熵建模，发表于ACM MM 2022
• DCVC-DC：使用多样化上下文进行视频压缩，发表于CVPR 2023
• DCVC-FM：通过特征调制实现视频压缩，发表于CVPR 2024
• DCVC-RT：实现实用实时神经视频压缩，发表于CVPR 2025
• EVC：通过掩码衰减实现实时神经图像压缩，发表于ICLR 2023

每个版本都在前一个版本的基础上进行了重要的技术创新和改进。

常见问题解决方案

编码速度优化

如果CUDA内核未能成功加载，标准输出将显示：cannot import cuda implementation for inference, fallback to pytorch

测试条件一致性

在比较不同方法时，请注意不同方法可能使用不同的配置来测试不同的模型，如源视频可能不同、帧内周期可能不同、编码帧数可能不同。除非确保它们使用相同的测试条件，否则直接比较不同方法中的数字是没有意义的。

详细测试条件请参考test_conditions.md文档。

技术架构深度剖析

DCVC-RT的核心创新在于识别了操作成本是实现更高编码速度的主要瓶颈。利用这一洞察，DCVC-RT引入了一系列以效率为中心的设计改进，专注于最小化操作成本。

具体来说，DCVC-RT采用隐式时间建模来消除复杂的显式运动模块，并使用单一低分辨率潜在表示而不是渐进式下采样。这些创新在不牺牲压缩质量的情况下显著加速了神经视频编解码器。

此外，DCVC-RT还实现了模型整数化以实现跨设备编码的一致性，以及基于模块库的码率控制方案以提高实际适应性。

DCVC-RT在实际应用场景中的性能表现

通过本指南，你已经掌握了DCVC视频压缩技术的核心概念和实用方法。无论你是视频处理新手还是有经验的开发者，DCVC都能为你的视频压缩需求提供强大的解决方案。

【免费下载链接】DCVC 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dc/DCVC