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内容自适应
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基于稀疏注意力与自适应频率的学习图像压缩
Learned Image Compression via Sparse Attention and Adaptive Frequency
跨稀疏窗口注意力用少量窗口条件化的全局 token 建模长程依赖，在计算量低于标准窗口自注意力的同时提升效果，可直接迁移到其他需要高效全局建模的视觉骨干；内容自适应频率变换与仅训练期去噪正则化也为潜变量结构化和零推理开销的质量提升提供了可复用思路。
面向神经视频编码的内容自适应分层超先验
Content-Adaptive Hierarchical Hyperprior for Neural Video Coding
把「分层超先验」当作从当前帧提取的内容自适应信号，用来同时决定质量分配与参考帧选择；做视频压缩、码率控制或任何需要按内容动态分配比特/参考的视觉任务，都可借鉴这种用超先验引导结构决策而非固定 GOP 配置的思路。