論文の概要: High-Fidelity Image Compression with Score-based Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18231v3
• Date: Thu, 7 Mar 2024 20:28:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 10:55:06.055902
• Title: High-Fidelity Image Compression with Score-based Generative Models
• Title（参考訳）: スコアベース生成モデルを用いた高忠実画像圧縮
• Authors: Emiel Hoogeboom, Eirikur Agustsson, Fabian Mentzer, Luca Versari, George Toderici, Lucas Theis
• Abstract要約: 本稿では,拡散が与えられたビットレートにおける知覚品質を著しく向上させることができることを示す。 これは、MSEをターゲットにしたオートエンコーダと、さらにスコアベースのデコーダを組み合わせた、単純だが理論的に動機付けられた2段階のアプローチによって実現される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.88580626222747
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the tremendous success of diffusion generative models in text-to-image generation, replicating this success in the domain of image compression has proven difficult. In this paper, we demonstrate that diffusion can significantly improve perceptual quality at a given bit-rate, outperforming state-of-the-art approaches PO-ELIC and HiFiC as measured by FID score. This is achieved using a simple but theoretically motivated two-stage approach combining an autoencoder targeting MSE followed by a further score-based decoder. However, as we will show, implementation details matter and the optimal design decisions can differ greatly from typical text-to-image models.
• Abstract（参考訳）: テキスト対画像生成における拡散生成モデルの成功にもかかわらず、画像圧縮領域におけるこの成功を再現することは困難であることが証明されている。 本稿では,FIDスコアで測定したPO-ELICとHiFiCに比較して,拡散が与えられたビットレートでの知覚品質を著しく向上することを示す。 これはmseをターゲットとしたオートエンコーダと、さらにスコアベースのデコーダを組み合わせた、単純だが理論的に動機付けられた2段階アプローチによって達成される。 しかし、実装の詳細と最適な設計決定は、典型的なテキスト・画像モデルとは大きく異なる可能性がある。

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