可変レート学習型画像圧縮のための差分可微分量子化

本研究では、差分可微分量子化関数STanHを提案し、事前学習済みの固定レート学習型画像圧縮モデルに組み込むことで、容易に可変レート圧縮を実現する。STanHは学習可能なパラメータを持ち、量子化間隔と再構成レベルを適応的に調整できるため、同一モデルで異なるビットレートを実現できる。