مرمّز وفاكّ ترميز للفيديو المولّد بالذكاء الاصطناعي

مع اقتراب نهاية عصر الاستخدام المفتوح بلا حدود للذكاء الاصطناعي، يَعِد نهج اقتصادي جديد لتوليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي بتوفير ملحوظ في الرموز والوقت.

تفرض التكلفة الحقيقية للاستدلال بالذكاء الاصطناعي نبرة أكثر واقعية على الوتيرة المحمومة لثورة الذكاء الاصطناعي الحالية، مع تزايد الاهتمام بترشيد تكلفة تعلم الآلة. فإلى جانب إمكانية نقل الذكاء الاصطناعي إلى داخل المؤسسة، والانتشار العام لـالذكاء الاصطناعي الخاص، من الواضح أن عمليات تعلم الآلة المستهلكة بكثافة لذاكرة الفيديو VRAM ولسائر الموارد تحتاج هي الأخرى إلى التحسين.

ربما يكون توليد الفيديو أكبر مستهلك للموارد في هذا المجال. إذا سبق لك إعادة ضغط فيلم أو تصديره من برنامج لتحرير الفيديو، فأنت تعرف بالفعل العبء الذي تفرضه هذه المهمة غير المرتبطة بالذكاء الاصطناعي على أجهزتك؛ فهي تستهلك ذاكرة RAM ودورات المعالج، وغالبًا ما تعوق استخدام الجهاز لأي غرض آخر، ما لم تُتخذ إجراءات للحد من أثر خوارزمية الضغط على الحاسوب المضيف.

لذلك يكفي تخيل حجم تكرار هذه العملية الشرهة للقدرة الحاسوبية في مراكز البيانات حول العالم مع صعود فيديو الذكاء الاصطناعي. وعلى هذا النطاق، تصبح أصغر المكاسب ذات أثر ملموس فور جمعها معًا.

التركيز على الإطار

في ضوء ذلك، يقترح عمل بحثي جديد من شنغهاي، بالتعاون مع JD.com (JD )، مرمّزًا وفاكّ ترميز للفيديو لا يستهدف عملية إخراج الفيديو، أي ضغط الإطارات الخام الضخمة في ملف فيديو أصغر، بل عملية توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي نفسها.

لا يخزن مرمّز الفيديو المعتاد كل إطار بوصفه صورة كاملة، بل ينشئ عددًا أقل من الصور الكاملة، تسمى إطارات I، ثم يخزن التغيرات بين الإطارات.

فإذا تحرك شخص قليلًا في فيديو، مثلًا، يسجل المرمّز أجزاء الإطار التي ظهر فيها هذا التغير فقط، بدلًا من إعادة كتابة المشهد بأكمله. وهذه هي إطارات P المشتقة من إطارات سابقة، أما إطارات B فيمكنها أيضًا الاستفادة من معلومات الإطارات اللاحقة:

بنية مرمّز الفيديو: يعرض الصف العلوي إطارات متتابعة زمنيًا تحمل تسميات I وP وB. تظهر إطارات I بالألوان الكاملة لأنها مخزنة بالكامل، بينما تظهر إطارات P وB باهتة للدلالة على إعادة بنائها. توضح الأسهم اعتماد الإطارات على إطارات سابقة أو لاحقة أو كليهما. وتعرض اللوحات السفلية إطارًا مخزنًا بالكامل (I، يسارًا)، وإطارًا مبنيًا من إطار سابق (P، الثاني من اليسار)، وإطارًا مبنيًا من إطارات سابقة ولاحقة (B، يمينًا).

إعادة استخدام المعلومات القريبة هي ما يبقي ملفات الفيديو صغيرة؛ فأغلب الإطارات لا تعمل كصور جديدة، بل كتعليمات تصف تغير الإطار السابق. لذلك تكون إطارات I صورًا كاملة، غير مضغوطة أو مضغوطة بدرجة طفيفة، وتستهلك مساحة كبيرة. أما الإطارات بينها فلا تتضمن إلا الفروق عن إطارات I والفروق فيما بينها.

عندما يكون كل إطار على حدة صورة كاملة غير مضغوطة، لا يوجد عمليًا في الفيلم ضغط. وتخزين فيلم بهذه الطريقة، كفيديو غير مضغوط، يجعل فيلمًا مدته ساعتان يحتاج إلى ما يقارب تيرابايت من مساحة القرص أو أكثر. لكن هذه هي الطريقة التي يصنع بها الذكاء الاصطناعي الأفلام^†؛ إذ يخصص موارد ورموزًا متساوية لكل إطار أثناء حساب كيفية تشكيل الفيديو.

وفورات الحجم

أما العمل الجديد، بعنوان AdaCodec: A Predictive Visual Code for Video MLLMs، فيخصص الرموز البصرية الكاملة للإطارات المرجعية وحدها، أي إطارات I، ويمثل جميع الإطارات البينية برموز P مدمجة. ومن الواضح أن هذا النهج مستمد من الضغط التقليدي الذي استخدمته مرمّزات الفيديو في العالم الفعلي على مر السنين.

بعد هذا الضغط الداخلي، يمكن ضغط فيديو الذكاء الاصطناعي التوليدي بالطريقة المعتادة. ونظريًا، تتحقق جميع الوفورات على جانب الخادم:

نظرة عامة على AdaCodec. يسارًا، تُقسم الفيديوهات إلى مجموعات صور متكيفة، وتُخصص إطارات I الكاملة للحظات التي يصعب التنبؤ بها، بينما تُمثل إطارات P البينية بمعلومات مدمجة عن الحركة والفروق المتبقية. يمينًا، يضاهي النظام Qwen3-VL-8B أو يتفوق عليه في أحد عشر اختبارًا مرجعيًا، ويحافظ على دقة أعلى للفيديوهات الطويلة عبر ميزانيات مختلفة للرموز، ويخفض زمن الاستجابة مع معالجة عدد أقل بكثير من رموز الفيديو. المصدر

تشير نتائج اختبارات AdaCodec المعلنة إلى أن الوفورات تستحق السعي إليها. وتقول الورقة إن النظام تفوق على نموذج Qwen3-VL-8B^[1] غير المعدل في جميع الاختبارات المرجعية الرئيسية باستخدام القدر نفسه من المعالجة، وظل يضاهي أداءه أو يتفوق عليه حتى بعد خفض رموز الفيديو بنحو 86%.

يقول المؤلفون*:

«نستلهم الترميز التنبؤي، حيث يرسل النظام أخطاء التنبؤ بدلًا من الإشارة الخام. ولهذا المبدأ أساس بيولوجي؛ إذ يُعتقد أن الجهاز البصري يرمّز أخطاء التنبؤ، أي الفارق بين المدخلات المتوقعة والمرصودة، بدلًا من المدخلات نفسها.»

«تستخدم مرمّزات الفيديو الحديثة الفكرة نفسها للترميز بالفروق المتبقية في الهندسة: تحمل الإطارات المرجعية المحتوى كاملًا، بينما تحمل الإطارات التنبؤية إشارات الحركة والفروق بالنسبة إلى إطار مرجعي.»

«لهذه الأنظمة أهداف مختلفة، لكنها تتشارك البنية الشرطية نفسها: عندما تتكرر المعلومات في العينات المتقاربة، ينبغي للقناة أن تنقل ما يعجز التنبؤ عن تفسيره.»

«لكن المرمّزات القياسية تحسّن تدفقات البتات وإعادة البناء المعدة للمشاهدة البشرية، لا الرموز البصرية التي يستهلكها نموذج لغوي كبير. لذلك نعيد تصميم هذه الآلية لتصبح واجهة لنموذج لغوي كبير متعدد الوسائط لفهم الفيديو.»

كتب العمل الجديد 11 باحثًا من جامعة شنغهاي جياو تونغ ومعهد شنغهاي للابتكار وJD.com. وله صفحة مشروع مرتبطة به، مع وعد بنشر الشفرة المصدرية.

الطريقة

كما سبق، بدلًا من التعامل مع كل إطار كصورة جديدة تمامًا، يبحث النظام عما تغير بين الإطار والإطار الذي يليه. وفي يسار الصورة أدناه تظهر منطقة صغيرة من الإطار الحالي تُطابق مع أكثر المناطق شبهًا بها في إطار سابق:

نظرة عامة على مخطط AdaCodec.

تتحول المسافة بين الموقعين إلى متجه حركة، بينما تشكل الاختلافات البصرية المتبقية الفرق المتبقي. وتغني هذه الأوصاف المدمجة عن تخزين صورة كاملة.

يمينًا، تُغذى المعلومات الناتجة إلى نموذج الذكاء الاصطناعي. ما زالت الإطارات المرجعية المهمة تُعالج كصور كاملة، لكن الإطارات البينية تُمثل برموز الحركة والفروق المتبقية الأصغر بكثير. ويبدو أن ذلك يتيح للنموذج الاحتفاظ بمعلومات كافية لتفسير الفيديو، مع معالجة بيانات بصرية أقل بصورة ملحوظة.

من التحديات المثيرة للاهتمام تحديد الإطارات التي تستحق التخزين الكامل. فمرمّزات الفيديو التقليدية تضع عادةً إطارات مرجعية على فواصل منتظمة، سواء كانت ضرورية أم لا. أما AdaCodec فيحاول تحديد أهم اللحظات.

لنتخيل مثلًا مشهدًا لشخصين يتحدثان بقليل من الحركة داخل شقة، ثم يقتحم فريق SWAT المكان فجأة عبر النافذة. ستزداد فورًا زوايا التصوير وعدد القطعات في المونتاج، مما يتطلب بيانات أكثر بكثير مما تتيحه الفواصل المنتظمة بين الإطارات المرجعية:

هذا هو المنطق وراء أساليب الضغط المتغير (معدل البت المتغير)، التي تحلل الفيديو الأصلي بحثًا عن هذه الفترات الحافلة بالحركة، وتخصص مزيدًا من البيانات حيث يلزم، بكلفة غير قليلة من الوقت والموارد.

في AdaCodec، إذا أمكن التنبؤ بإطار بدقة من الإطارات القريبة، يستمر النظام في استخدام رموز الحركة والفروق المدمجة. وإذا تغير المشهد بدرجة كبيرة، كما في مثال SWAT السابق أو في تغير أقل حدة، يُدرج إطار مرجعي كامل. وبذلك يمكن إنفاق حصة أكبر من ميزانية المعالجة المتاحة على المعلومات البصرية المهمة، بدلًا من توزيعها بالتساوي على الفيديو كله.

البيانات والاختبارات

استخدم الباحثون في الاختبارات نموذج Qwen3-VL-8B المذكور سابقًا أساسًا للنظام، وقيّموا AdaCodec في أحد عشر اختبارًا مرجعيًا تغطي ثلاثة مجالات لفهم الفيديو: أداء الفيديو الطويل قيس باستخدام MLVU، LongVideoBench، و LVBench؛ والفهم الزمني باستخدام TempCompass، MotionBench، و TOMATO؛ والفهم العام للفيديو باستخدام Video-MME، MVBench، NExT-QA، PerceptionTest، و EgoSchema.

كانت النماذج المفتوحة المصدر التي اختُبرت هي InternVL3.5-8B؛ Keye-VL-1.5-8B؛ GLM-4.1V-9B؛ MiniCPM-V-4.5-8B؛ Eagle2.5-8B؛ PLM-8B؛ LLaVA-Video-7B؛ VideoChat-Flash-7B؛ Molmo2-8B؛ و Molmo2-O-7B.

تظهر إصدارات GPT-5 وGemini وClaude في الجدول أدناه بوصفها خطوط أساس للمقارنة فقط. CoPE-VideoLM-7B و ReMoRa-7B هما نموذجان سابقان للغة الفيديو يقللان استخدام الرموز البصرية عبر ضغط مستوحى من مرمّزات الفيديو، مما يجعلهما أقرب المنافسين المباشرين لـAdaCodec:

النتائج الرئيسية في أحد عشر اختبارًا مرجعيًا تشمل فهم الفيديو الطويل والاستدلال الزمني والفهم العام للفيديو. تشير الدرجات الأعلى إلى أداء أفضل. LVB = LongVideoBench، وV-MME = Video-MME. تدل القيم بالخط العريض وتحته خط على أعلى الدرجات وثاني أعلاها بين النماذج المفتوحة المصدر. أُخذت درجات النماذج المغلقة المصدر من التقارير الرسمية حيث توفرت؛ أما النتائج الناقصة فاستُمدت من Molmo2 أو قيّمها المؤلفون.

لضمان مقارنة عادلة، خُصص العدد نفسه من الرموز البصرية لكل من AdaCodec ونظام Qwen3-VL-8B القياسي، بحيث تعكس النتائج فعالية أسلوب الضغط لا اختلاف الموارد الحاسوبية.

عند استخدام أشد إعدادات الضغط، خفض AdaCodec استهلاك الرموز البصرية بنحو 86%، مع مضاهاة النظام المرجعي أو تجاوزه قليلًا في مهام الفيديو الطويل والفهم الزمني والفهم العام للفيديو.

عندما أُعيد استثمار الرموز الموفرة في معالجة مزيد من إطارات الفيديو، تحسن الأداء في كل اختبار للفيديو الطويل وكل اختبار للفهم الزمني. وبلغت المكاسب +5.4 نقطة في LongVideoBench و+4.3 نقطة في TOMATO، مع تحقيق بعض أقوى نتائج النماذج المفتوحة المصدر في الدراسة.

الاستنتاج

رغم أن هذه المشاريع تستهدف عادةً مقدمي الخدمات فائقي النطاق، فإن هذا النوع من الجهود سيهم الهواة والشركات الصغيرة والمتوسطة أيضًا، بوصفه جزءًا محتملًا من توجه عام جديد نحو التقشف في استخدام الذكاء الاصطناعي محليًا وعلى نحو رشيد.

في مجتمعات مثل r/stablediffusion، ليست هذه فكرة جديدة؛ إذ يُدفع كل إصدار رئيسي مفتوح المصدر بانتظام إلى أقصى حدود التحسين، باستخدام GGUF والأوزان المكمّمة وغيرها، ليصبح نسخة قادرة على العمل على بطاقات رسومات من الفئة الدنيا، مع بعض الصبر.

إذا كانت مرحلة الاستعراض في موجة الصعود الثالثة للذكاء الاصطناعي قد انتهت بالفعل، وعلى افتراض أن الشركات ستنفر من التكاليف الحقيقية للاستدلال، فقد تكون مبادرات مثل AdaCodec جزءًا من «عملية التحسين الكبرى» القادمة.^{[1] [2]}

^† هذا ليس إخراج الفيديو بصيغة وحجم ملف مناسبين للمستخدم، بل يتعلق بالتوليد الداخلي للإطارات وتجميعها داخل نموذج الذكاء الاصطناعي أثناء الاستدلال.

* حوّلتُ مراجع المؤلفين الواردة داخل النص إلى روابط تشعبية، في حدود ما رأيته معقولًا.

نُشر أول مرة يوم الخميس 4 يونيو 2026