动态分辨率生成：NaViT架构在处理不同比例视频输入时的Patch打包策略 大家好，今天我们来深入探讨一个在视频处理领域非常重要的课题：动态分辨率生成，以及NaViT架构如何巧妙地处理不同比例的视频输入，特别是其背后的Patch打包策略。 1. 动态分辨率的挑战与意义 在传统的视频处理流程中，通常会预先将视频统一缩放到一个固定的分辨率。然而，这种做法存在诸多问题： 计算资源浪费： 高分辨率视频被迫缩放，导致原本的细节信息丢失，而低分辨率视频则会被放大，引入不必要的噪声和伪影。 泛化能力受限： 模型训练时使用的固定分辨率数据，限制了其在实际应用中处理各种分辨率视频的能力。 用户体验下降： 不同分辨率的视频在同一设备上播放时，需要进行额外的缩放操作，可能导致画面质量下降或性能卡顿。 动态分辨率生成旨在解决这些问题，它允许模型根据输入视频的实际分辨率，动态地调整处理策略，从而最大限度地保留视频细节、提高计算效率，并提升用户体验。 2. NaViT架构概述 NaViT (Network Adapting Vision Transformer) 是一种新型的视觉Transformer架构，它通过 …