論文の概要: Multi-Realism Image Compression with a Conditional Generator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13824v1
• Date: Wed, 28 Dec 2022 13:56:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 15:10:39.063119
• Title: Multi-Realism Image Compression with a Conditional Generator
• Title（参考訳）: 条件付き発電機によるマルチリアリズム画像圧縮
• Authors: Eirikur Agustsson, David Minnen, George Toderici, Fabian Mentzer
• Abstract要約: 生成圧縮アプローチは、レート歪み最適化モデルによって生成されるぼやけた再構成の代わりに、低ビットレートでも詳細で現実的な画像を生成する。 我々は、歪み現実主義の新たな最先端を定め、達成可能な歪み現実主義ペアのフロンティアを推し進めた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.659512668399127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: By optimizing the rate-distortion-realism trade-off, generative compression approaches produce detailed, realistic images, even at low bit rates, instead of the blurry reconstructions produced by rate-distortion optimized models. However, previous methods do not explicitly control how much detail is synthesized, which results in a common criticism of these methods: users might be worried that a misleading reconstruction far from the input image is generated. In this work, we alleviate these concerns by training a decoder that can bridge the two regimes and navigate the distortion-realism trade-off. From a single compressed representation, the receiver can decide to either reconstruct a low mean squared error reconstruction that is close to the input, a realistic reconstruction with high perceptual quality, or anything in between. With our method, we set a new state-of-the-art in distortion-realism, pushing the frontier of achievable distortion-realism pairs, i.e., our method achieves better distortions at high realism and better realism at low distortion than ever before.
• Abstract（参考訳）: レート歪み-リアリズムトレードオフを最適化することにより、生成圧縮アプローチは、レート歪み最適化モデルによって生成されたぼやけた再構成ではなく、低ビットレートでも詳細で現実的な画像を生成する。 しかし, 従来の手法では, どれだけの細部が合成されるかは明確に制御されておらず, 利用者は入力画像から遠く離れた誤解を招く再構成が生成されることを心配している。 本研究では,2つの体制を橋渡しし,歪みリアリズムのトレードオフをナビゲートするデコーダを訓練することで,これらの懸念を軽減する。 単一の圧縮された表現から、受信側は入力に近い低い平均2乗誤差再構成、高い知覚的品質の現実的再構成、あるいはその中間のあらゆるものを再構築することができる。 提案手法では,変形実数論における新たな最先端の設定を行い,実現可能な歪み実数対のフロンティア,すなわち高実数論におけるより優れた歪みと低歪み下でのより良い実数論を実現する。

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