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权利要求与技术特征

A 包括：接收包括视频帧的集合的比特流
B 将所述视频帧的集合批处理为单独的视频帧的批次
C 所述批处理包括至少部分地基于与所述视频帧的集合相关联的参考场景的改变
D 将所述视频帧的集合批处理为视频帧的第一子集和视频帧的第二子集
E 其中
F 所述视频帧的第一子集包括在所述参考场景的改变之后的第一数量的视频帧
G 所述第二子集包括在所述第一数量的视频帧之后并且在所述参考场景的下一改变之前的第二数量的视频帧
H 使用所述设备的视频处理单元对所述视频帧的第一子集进行解码
I 至少部分地基于所述参考场景的改变来选择针对神经处理单元的操作模式的训练模式
J 其中
K 在所述训练模式期间训练与所述神经处理单元相关联的学习模型是至少部分地基于经解码的视频帧的第一子集中的至少一个经解码的视频帧的
L 至少部分地基于与所述视频帧的第一子集中的一个或多个帧
M 所述视频帧的第二子集
N 两者相关联的所述批处理和头部信息来选择针对所述设备的所述神经处理单元的所述操作模式的生成模式
O 至少部分地基于所述经解码的视频帧的第一子集中的至少一个经解码的视频帧和所述学习模型的所述训练
P 使用所述设备的所述神经处理单元在所述生成模式期间生成所述视频帧的第二子集中的至少一个视频帧。

Q 还包括：识别所述视频帧的集合的长期参考帧
R 其中
S 至少部分地基于识别所述长期参考帧来将所述视频帧的集合批处理为所述视频帧的第一子集和所述视频帧的第二子集。

T 其中：使用所述神经处理单元生成所述视频帧的第二子集中的所述至少一个视频帧包括：至少部分地基于所述视频帧的集合的长期参考帧来生成所述视频帧的第二子集的第一帧。

U 还包括：至少部分地基于与所述视频帧的第一子集和所述视频帧的第二子集相关联的时间信息
V 来同步所述视频帧的第一子集
W 所述视频帧的第二子集
X 所述视频帧的第一子集和所述视频帧的第二子集两者。

Y 还包括：至少部分地基于所述同步来输出所述至少一个视频帧。

Z 还包括：识别所述参考场景的改变。
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