Can LLMs Design Video Coding Tools? A Case Study on Planar Mode

📄 arXiv: 2609.01535v1 📥 PDF

作者: Yingwen Zhang, Meng Wang, Liqiang He, Shiqi Wang

分类: cs.MM, cs.AI

发布日期: 2026-09-01

💡 一句话要点

利用大型语言模型设计视频编码工具以优化编码性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频编码 大型语言模型 平面模式 编码性能 增强压缩模型 生成与评估循环 算法优化

📋 核心要点

  1. 现有视频编码工具的设计复杂，算法耦合性强，难以进行有效优化。
  2. 论文提出利用大型语言模型生成新的平面预测器，通过生成与评估循环优化编码工具。
  3. 实验结果显示，LLM生成的平面模式在比特率和复杂度上均优于传统模式，具有实际应用价值。

📝 摘要（中文）

本文探讨了大型语言模型（LLMs）在设计视频编码工具方面的能力，特别是针对视频编码标准中的平面模式进行的实证案例研究。研究通过生成与评估循环，LLM生成新的平面预测器，编码器试验评估其编码性能，并根据评估反馈重新生成改进实现。实验结果表明，LLM生成的模式在轻量级工具集上超越了传统平面模式，实现了0.18%的比特率节省和0.4%的复杂度增加。此外，研究还扩展到增强压缩模型（ECM），通过引入新的方向性平面模式，探讨了两种集成策略，均在低分辨率设置下获得了编码增益。整体而言，本研究提供了初步证据和实践见解，突显了基于LLM的编码工具设计的潜力与挑战。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在视频编码工具设计中的应用挑战，现有方法在工具修改时面临复杂的算法耦合性问题，导致优化困难。

核心思路：论文的核心思路是通过生成与评估循环，利用LLM生成新的平面预测器，并根据编码性能反馈进行迭代优化，以提升编码效率。

技术框架：整体架构包括生成阶段（LLM生成预测器）、评估阶段（编码器试验性能）、反馈阶段（根据评估结果优化生成），形成闭环的设计流程。

关键创新：最重要的技术创新在于将LLM应用于视频编码工具的设计，首次实现了LLM生成的平面模式在性能上超越传统模式，展示了LLM在复杂编码任务中的潜力。

关键设计：在实验中，采用了Fraunhofer Versatile Video Encoder（VVenC）作为测试平台，设置了快速预设，并在增强压缩模型（ECM）中引入新的方向性平面模式，探索了直接替换和作为附加预测模式的两种集成策略。实验结果表明，两种策略均能在低分辨率设置下实现编码增益。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LLM生成的平面模式在Fraunhofer Versatile Video Encoder（VVenC）上实现了0.18%的比特率节省和0.4%的复杂度增加，超越了传统平面模式。此外，在增强压缩模型（ECM）中，采用新方向性平面模式的集成策略也取得了显著的编码增益，验证了LLM在视频编码工具设计中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频编码标准的优化、流媒体传输效率提升以及实时视频处理等。通过利用LLM设计编码工具，可以在保持编码质量的同时，降低带宽需求，具有重要的实际价值和广泛的市场前景。未来，随着LLM技术的进一步发展，可能会在更多复杂的编码任务中发挥作用。

📄 摘要（原文）

This paper explores whether large language models (LLMs) can design video coding tools, a highly challenging task due to the intricate algorithmic coupling of tool modifications. In particular, we present an empirical case study on the Planar mode, a long-standing intra prediction tool in video coding standards. Our experiments operate within a generation-and-evaluation loop, with the LLM generating new Planar predictors, encoder trials evaluating their coding performance, and the LLM re-generating refined implementations based on the evaluation feedback. We first examine directly replacing the default Planar mode in the Fraunhofer Versatile Video Encoder (VVenC) under its faster preset. Experimental results demonstrate that the LLM-generated mode can outperform the conventional Planar mode on this lightweight toolset, achieving 0.18% bitrate savings with 0.4% complexity overhead on the standard benchmark. We further extend our evaluation to the Enhanced Compression Model (ECM). Leveraging newly introduced directional Planar modes, we investigate two integration strategies: directly replacing them, and introducing the LLM-generated predictor as an additional prediction mode with new syntax elements. The empirical results suggest that both strategies can yield coding gains under a constrained low-resolution setting. Overall, this study offers preliminary evidence and practical insights, highlighting both the potential and open challenges of LLM-based coding tool design.