論文の概要: Generative Visual Compression: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02140v1
- Date: Sat, 3 Feb 2024 13:08:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 21:50:35.744972
- Title: Generative Visual Compression: A Review
- Title（参考訳）: Generative Visual Compression: レビュー
- Authors: Bolin Chen, Shanzhi Yin, Peilin Chen, Shiqi Wang and Yan Ye
- Abstract要約: 生成的視覚圧縮の最近の進歩を概観し、大きな可能性と有望な応用について述べる。
特に、深層生成モデルを用いた視覚データ圧縮手法を概観し、コンパクトな表現と高忠実度再構成をいかに実現できるかを概観する。
我々は、機械ビジョンとインテリジェント分析のための関連生成圧縮技術を一般化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.80228258488644
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial Intelligence Generated Content (AIGC) is leading a new technical
revolution for the acquisition of digital content and impelling the progress of
visual compression towards competitive performance gains and diverse
functionalities over traditional codecs. This paper provides a thorough review
on the recent advances of generative visual compression, illustrating great
potentials and promising applications in ultra-low bitrate communication,
user-specified reconstruction/filtering, and intelligent machine analysis. In
particular, we review the visual data compression methodologies with deep
generative models, and summarize how compact representation and high-fidelity
reconstruction could be actualized via generative techniques. In addition, we
generalize related generative compression technologies for machine vision and
intelligent analytics. Finally, we discuss the fundamental challenges on
generative visual compression techniques and envision their future research
directions.
- Abstract（参考訳）: aigc(artificial intelligence generated content)は、デジタルコンテンツの獲得と、従来のコーデックに比べて競争力のあるパフォーマンス向上と多様な機能へのビジュアル圧縮の進歩を促す新しい技術的革命を導いている。
本稿では, 生成的視覚圧縮の最近の進歩を概観し, 超低ビットレート通信, ユーザ指定再構成・フィルタリング, インテリジェントマシン解析における将来的な応用について述べる。
特に,深層生成モデルを用いたビジュアルデータ圧縮手法を概観し,コンパクト表現と高忠実度再構築が生成手法によって実現可能かどうかを概説する。
さらに,機械ビジョンとインテリジェント解析のための関連する生成圧縮技術を一般化する。
最後に,生成的視覚圧縮技術の基本課題と今後の研究方向性について考察する。
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