論文の概要: Enhancing the Rate-Distortion-Perception Flexibility of Learned Image Codecs with Conditional Diffusion Decoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02887v1
• Date: Tue, 5 Mar 2024 11:48:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 15:10:13.305206
• Title: Enhancing the Rate-Distortion-Perception Flexibility of Learned Image Codecs with Conditional Diffusion Decoders
• Title（参考訳）: 条件付き拡散デコーダを用いた学習画像コーデックの速度歪み知覚フレキシビリティ向上
• Authors: Daniele Mari, Simone Milani
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.485128109817576
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learned image compression codecs have recently achieved impressive compression performances surpassing the most efficient image coding architectures. However, most approaches are trained to minimize rate and distortion which often leads to unsatisfactory visual results at low bitrates since perceptual metrics are not taken into account. In this paper, we show that conditional diffusion models can lead to promising results in the generative compression task when used as a decoder, and that, given a compressed representation, they allow creating new tradeoff points between distortion and perception at the decoder side based on the sampling method.
• Abstract（参考訳）: 学習された画像圧縮コーデックは、最も効率的な画像符号化アーキテクチャを超える印象的な圧縮性能を達成した。 しかし、ほとんどのアプローチは速度と歪みを最小化するために訓練されており、知覚的メトリクスが考慮されないため、低ビットレートで不満足な視覚結果をもたらすことが多い。 本稿では,条件拡散モデルがデコーダとして使用する場合,生成圧縮タスクに有望な結果をもたらす可能性を示し,圧縮表現が与えられると,サンプリング法に基づいてデコーダ側での歪みと知覚のトレードオフ点を新たに作成できることを示す。

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