論文の概要: Lossy Image Compression with Conditional Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06950v1
• Date: Wed, 14 Sep 2022 21:53:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-16 12:02:05.428957
• Title: Lossy Image Compression with Conditional Diffusion Models
• Title（参考訳）: 条件付き拡散モデルによる損失画像圧縮
• Authors: Ruihan Yang, Stephan Mandt
• Abstract要約: 拡散モデルは、高品質な画像生成のマイルストーンとなる新しい生成モデルのクラスである。 本稿では,画像圧縮のための条件付き拡散モデルに基づくエンドツーエンド最適化フレームワークについて概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.646064907162707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models are a new class of generative models that mark a milestone in high-quality image generation while relying on solid probabilistic principles. This makes them promising candidate models for neural image compression. This paper outlines an end-to-end optimized framework based on a conditional diffusion model for image compression. Besides latent variables inherent to the diffusion process, the model introduces an additional per-instance "content" latent variable to condition the denoising process. Upon decoding, the diffusion process conditionally generates/reconstructs an image using ancestral sampling. Our experiments show that this approach outperforms one of the best-performing conventional image codecs (BPG) and one neural codec on two compression benchmarks, where we focus on rate-perception tradeoffs. Qualitatively, our approach shows fewer decompression artifacts than the classical approach.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、確固とした確率論的原理に依存しつつ、高品質な画像生成のマイルストーンとなる新しい生成モデルである。 これにより、ニューラル画像圧縮の候補モデルが期待できる。 本稿では,画像圧縮のための条件拡散モデルに基づくエンドツーエンド最適化フレームワークについて概説する。 拡散過程に固有の潜伏変数に加えて、モデルではデノナイジング過程を条件付けるために、インスタンスごとの潜伏変数を導入する。 復号時に拡散処理は、祖先サンプリングを用いて画像を条件付きで生成/再構成する。 実験の結果,この手法は2つの圧縮ベンチマークにおいて,BPGと1つのニューラルコーデックで最高の性能を示し,レートパーセプショントレードオフに着目した。 定性的には、従来のアプローチよりも減圧アーティファクトが少ない。

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