最近の学習画像圧縮コーデックは、効率的な画像コーディングアーキテクチャを凌駕する印象的な圧縮性能を達成しています。しかし、ほとんどの手法はレートと歪みを最小化するように訓練されており、低ビットレートでは知覚メトリクスが考慮されていないため、視覚的結果が不十分であることがよくあります。この論文では、条件付き拡散モデルが生成的圧縮タスクで有望な結果をもたらすことを示し、圧縮表現が与えられた場合、サンプリング方法に基づいてデコーダー側で歪みと知覚の間で新しいトレードオフポイントを作成できることを示しています。これにより、歪みと知覚の間で新しいトレードオフポイントを作成する可能性があります。
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by Daniele Mari... às arxiv.org 03-06-2024
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