멀티 플랫폼 대응 학습형 비디오 코덱 MLVC 공개

기존의 **학습형 비디오 코덱(Neural Codec)**은 연산 효율과 전력 소모 측면에서 이점이 있지만, 서로 다른 NPU(예: Apple vs Intel) 간의 수치적 불일치로 인해 엔트로피 모델이 깨지는 교차 플랫폼 호환성 문제가 핵심적인 한계로 지적되어 왔다.

MLVC는 이를 해결하기 위해 다음과 같은 방식을 도입했다:

• **하이퍼프라이어(Hyperprior)**를 통해 엔트로피 모델의 스케일 파라미터를 명시적으로 전달함으로써, NPU가 비트 단위로 완전히 일치하지 않더라도 디코딩이 가능하도록 설계했다.
• 이를 통해 하드웨어 및 툴체인의 표준화 문제(반올림 모드, 누적 데이터 타입 등)를 우회한다.

실제 테스트 결과, 소비자용 NPU에서 360p/540p 해상도 기준 약 100 FPS의 속도로 인코딩 및 디코딩이 가능함을 입증하여, 실제 서비스 배포 가능성을 높였다.