論文の概要: A Residual Diffusion Model for High Perceptual Quality Codec Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05489v3
• Date: Wed, 29 Mar 2023 16:13:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 17:58:10.091799
• Title: A Residual Diffusion Model for High Perceptual Quality Codec Augmentation
• Title（参考訳）: 高知覚品質コーデック拡張のための残差拡散モデル
• Authors: Noor Fathima Ghouse and Jens Petersen and Auke Wiggers and Tianlin Xu and Guillaume Sauti\`ere
• Abstract要約: 拡散確率モデルは最近、高品質の画像とビデオデータの生成において顕著な成功を収めている。 本研究では,この生成モデルに基づいて,高解像度画像の損失圧縮手法を提案する。 拡散確率モデルからのサンプリングは高額であることが知られているが, 圧縮設定では, ステップ数を大幅に削減できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.868930790098705
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion probabilistic models have recently achieved remarkable success in generating high quality image and video data. In this work, we build on this class of generative models and introduce a method for lossy compression of high resolution images. The resulting codec, which we call DIffuson-based Residual Augmentation Codec (DIRAC), is the first neural codec to allow smooth traversal of the rate-distortion-perception tradeoff at test time, while obtaining competitive performance with GAN-based methods in perceptual quality. Furthermore, while sampling from diffusion probabilistic models is notoriously expensive, we show that in the compression setting the number of steps can be drastically reduced.
• Abstract（参考訳）: 拡散確率モデルは最近、高品質な画像と映像データを生成することに顕著な成功を収めている。 本研究では,このタイプの生成モデルを構築し,高分解能画像の損失圧縮法を提案する。 私たちがdirac(diffuson-based residual augmentation codec)と呼ぶこのコーデックは、ganベースの知覚品質で競合性能を得ながら、テスト時にレート・ディストリクト・パーセプショントレードオフをスムーズにトラバースできる最初のニューラルコーデックである。 また,拡散確率モデルからのサンプリングは費用がかかることで悪名高いが,圧縮設定ではステップ数を大幅に削減できることを示す。

関連論文リスト

• Progressive Compression with Universally Quantized Diffusion Models [35.199627388957566]
  プログレッシブコーディングのための拡散モデルの可能性を探り、インクリメンタルに伝送および復号化が可能なビット列を導出する。 ガウス拡散モデルや条件付き拡散モデルに基づく先行研究とは異なり、前処理における一様雑音を伴う新しい拡散モデルを提案する。 画像圧縮において有望な第一結果が得られ、単一のモデルで幅広いビットレートで競合速度歪みとレートリアリズムが達成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-14T19:06:01Z)
• Sample what you cant compress [6.24979299238534]
  拡散に基づく損失の下で、連続エンコーダとデコーダの学習方法を示す。 このアプローチは、GANベースのオートエンコーダと比較して、再構築品質が向上する。 また, 得られた表現は, 最先端のGANに基づく損失から得られた表現と比較して, 潜時拡散モデルによりモデル化し易いことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T08:42:42Z)
• High Frequency Matters: Uncertainty Guided Image Compression with Wavelet Diffusion [35.168244436206685]
  ウェーブレット拡散(UGDiff)を用いた不確実性誘導画像圧縮手法を提案する。 本稿では,ウェーブレット変換による高周波圧縮に着目した。 2つのベンチマークデータセットに関する総合的な実験は、UGDiffの有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T13:21:31Z)
• Once-for-All: Controllable Generative Image Compression with Dynamic Granularity Adaption [52.82508784748278]
  本稿では,制御生成画像圧縮フレームワークである制御-GICを提案する。 制御-GICは、高忠実度と一般性圧縮を確保しつつ、広帯域での微粒化適応を可能にする。 符号化符号に従って歴史的多粒度表現を検索できる条件デコーダを開発し、条件付き確率の形式化において階層的特徴を再構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-02T14:22:09Z)
• Correcting Diffusion-Based Perceptual Image Compression with Privileged End-to-End Decoder [49.01721042973929]
  本稿では,特権付きエンド・ツー・エンド・エンド・デコーダ・モデルを用いた拡散型画像圧縮法を提案する。 従来の知覚圧縮法と比較して,歪みと知覚の両方において,本手法の優位性を示す実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-07T10:57:54Z)
• Enhancing the Rate-Distortion-Perception Flexibility of Learned Image Codecs with Conditional Diffusion Decoders [7.485128109817576]
  本研究では,デコーダとして使用する場合,条件拡散モデルが生成圧縮タスクにおいて有望な結果をもたらすことを示す。 本稿では,デコーダとして使用する場合,条件拡散モデルが生成圧縮タスクにおいて有望な結果をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T11:48:35Z)
• Diffusion Models as Masked Autoencoders [52.442717717898056]
  拡散モデルに対する近年の関心を踏まえて、生成的に事前学習された視覚表現を再考する。 拡散モデルによる直接事前学習では強い表現は得られないが、マスク付き入力上での拡散モデルと公式拡散モデルをマスク付きオートエンコーダ(DiffMAE)として条件付ける。 設計選択の長所と短所について包括的な研究を行い、拡散モデルとマスク付きオートエンコーダ間の接続を構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T17:59:56Z)
• Q-Diffusion: Quantizing Diffusion Models [52.978047249670276]
  ポストトレーニング量子化(PTQ)は、他のタスクに対するゴーツー圧縮法であると考えられている。 本稿では,一意なマルチステップパイプラインとモデルアーキテクチャに適した新しいPTQ手法を提案する。 提案手法は,完全精度の非条件拡散モデルを同等の性能を維持しつつ4ビットに定量化できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-08T19:38:59Z)
• Neural JPEG: End-to-End Image Compression Leveraging a Standard JPEG Encoder-Decoder [73.48927855855219]
  本稿では,エンコーダとデコーダの両端に内在するニューラル表現を強化することで,符号化性能の向上を図るシステムを提案する。 実験により,提案手法はJPEGに対する速度歪み性能を,様々な品質指標で改善することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-27T20:20:03Z)
• Denoising Diffusion Probabilistic Models [91.94962645056896]
  拡散確率モデルを用いて高品質な画像合成結果を示す。 本研究は,拡散確率モデルとランゲヴィン力学と整合したデノイングスコアとの新たな接続に基づいて設計した重み付き変分境界のトレーニングにより得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-19T17:24:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。