論文の概要: Image Compression with Product Quantized Masked Image Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07372v1
• Date: Wed, 14 Dec 2022 17:50:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 17:46:12.884888
• Title: Image Compression with Product Quantized Masked Image Modeling
• Title（参考訳）: 製品量子化マスク画像モデリングによる画像圧縮
• Authors: Alaaeldin El-Nouby, Matthew J. Muckley, Karen Ullrich, Ivan Laptev, Jakob Verbeek, Herv\'e J\'egou
• Abstract要約: 最近のニューラル圧縮法は、人気のあるハイパープライアフレームワークに基づいている。 Scalar Quantizationに依存しており、非常に強力な圧縮パフォーマンスを提供します。 これは、ベクトル量子化が一般的に用いられる画像生成と表現学習の最近の進歩とは対照的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.8581823609312
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent neural compression methods have been based on the popular hyperprior framework. It relies on Scalar Quantization and offers a very strong compression performance. This contrasts from recent advances in image generation and representation learning, where Vector Quantization is more commonly employed. In this work, we attempt to bring these lines of research closer by revisiting vector quantization for image compression. We build upon the VQ-VAE framework and introduce several modifications. First, we replace the vanilla vector quantizer by a product quantizer. This intermediate solution between vector and scalar quantization allows for a much wider set of rate-distortion points: It implicitly defines high-quality quantizers that would otherwise require intractably large codebooks. Second, inspired by the success of Masked Image Modeling (MIM) in the context of self-supervised learning and generative image models, we propose a novel conditional entropy model which improves entropy coding by modelling the co-dependencies of the quantized latent codes. The resulting PQ-MIM model is surprisingly effective: its compression performance on par with recent hyperprior methods. It also outperforms HiFiC in terms of FID and KID metrics when optimized with perceptual losses (e.g. adversarial). Finally, since PQ-MIM is compatible with image generation frameworks, we show qualitatively that it can operate under a hybrid mode between compression and generation, with no further training or finetuning. As a result, we explore the extreme compression regime where an image is compressed into 200 bytes, i.e., less than a tweet.
• Abstract（参考訳）: 最近のニューラル圧縮法は、人気のあるhyperpriorフレームワークに基づいている。 Scalar Quantizationに依存しており、非常に強力な圧縮パフォーマンスを提供します。 これは、ベクトル量子化が一般的に用いられる画像生成と表現学習の最近の進歩とは対照的である。 本研究では,画像圧縮のためのベクトル量子化を再考することにより,これらの研究線を近づけることを試みる。 VQ-VAEフレームワーク上に構築し、いくつかの修正を導入する。 まず、バニラベクトル量子化器を積量子化器で置き換える。 ベクトルとスカラー量子化の間の中間解は、より広い速度歪み点の集合を可能にする: 暗黙的に、非常に大きなコードブックを必要とする高品質な量子化器を定義する。 第二に、自己教師付き学習および生成画像モデルにおけるMasked Image Modeling(MIM)の成功に触発され、量子化潜在符号の共依存性をモデル化してエントロピー符号化を改善する条件付きエントロピーモデルを提案する。 結果として得られるPQ-MIMモデルは驚くほど効果的である。 また、知覚的損失(例えば、敵)に最適化された場合、FIDとKIDの指標でHiFiCを上回っている。 最後に、pq-mimは画像生成フレームワークと互換性があるので、さらなるトレーニングや微調整をすることなく、圧縮と生成のハイブリッドモードで動作できることを定性的に示します。 その結果、画像が200バイト、すなわち1ツイート未満に圧縮される、極端な圧縮方式を探求する。

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