論文の概要: Unifying Generation and Compression: Ultra-low bitrate Image Coding Via Multi-stage Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03736v1
• Date: Wed, 6 Mar 2024 14:27:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 14:56:21.651157
• Title: Unifying Generation and Compression: Ultra-low bitrate Image Coding Via Multi-stage Transformer
• Title（参考訳）: 生成と圧縮の統一:多段トランスによる超低ビットレート画像符号化
• Authors: Naifu Xue, Qi Mao, Zijian Wang, Yuan Zhang, Siwei Ma
• Abstract要約: 本稿では,新しい画像生成圧縮(UIGC)パラダイムを導入し,生成と圧縮のプロセスを統合する。 UIGCフレームワークの重要な特徴は、トークン化にベクトル量子化(VQ)イメージモデルを採用することである。 実験では、既存のコーデックよりも知覚品質と人間の知覚において、提案されたUIGCフレームワークが優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.500720262253054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent progress in generative compression technology has significantly improved the perceptual quality of compressed data. However, these advancements primarily focus on producing high-frequency details, often overlooking the ability of generative models to capture the prior distribution of image content, thus impeding further bitrate reduction in extreme compression scenarios (<0.05 bpp). Motivated by the capabilities of predictive language models for lossless compression, this paper introduces a novel Unified Image Generation-Compression (UIGC) paradigm, merging the processes of generation and compression. A key feature of the UIGC framework is the adoption of vector-quantized (VQ) image models for tokenization, alongside a multi-stage transformer designed to exploit spatial contextual information for modeling the prior distribution. As such, the dual-purpose framework effectively utilizes the learned prior for entropy estimation and assists in the regeneration of lost tokens. Extensive experiments demonstrate the superiority of the proposed UIGC framework over existing codecs in perceptual quality and human perception, particularly in ultra-low bitrate scenarios (<=0.03 bpp), pioneering a new direction in generative compression.
• Abstract（参考訳）: 生成圧縮技術の最近の進歩は、圧縮データの知覚品質を著しく向上させた。 しかし、これらの進歩は主に高周波の細部の生成に焦点が当てられており、しばしば生成モデルが画像コンテンツの以前の分布を捉える能力を見落としているため、極端な圧縮シナリオ(0.05bpp)のビットレートの低減を妨げている。 ロスレス圧縮のための予測言語モデルの能力に動機づけられ,新しい統一画像生成圧縮(uigc)パラダイムを導入し,生成と圧縮のプロセスを統合する。 UIGCフレームワークの重要な特徴は、トークン化のためのベクトル量子化(VQ)イメージモデルの採用である。 このように、この二重目的フレームワークは、学習前の学習をエントロピー推定に効果的に利用し、失われたトークンの再生を支援する。 特に超低ビットレート (=0.03 bpp) のシナリオでは、既存のコーデックに対して提案されたUIGCフレームワークが知覚的品質と人間の知覚において優位であることを示し、生成的圧縮の新しい方向性を開拓した。

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