論文の概要: Zero-Shot Image Compression with Diffusion-Based Posterior Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09896v2
• Date: Mon, 14 Oct 2024 18:13:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 21:43:45.239415
• Title: Zero-Shot Image Compression with Diffusion-Based Posterior Sampling
• Title（参考訳）: 拡散型後方サンプリングによるゼロショット画像圧縮
• Authors: Noam Elata, Tomer Michaeli, Michael Elad,
• Abstract要約: 本研究は、既存の事前学習拡散モデルで学習された画像を利用して、損失画像圧縮の課題を解決することで、このギャップに対処する。 PSC (Posterior Sampling-based Compression) は, ゼロショット拡散を用いた後部サンプルを用いた。 PSCは,画像圧縮のための事前学習拡散モデルと後部サンプルのさらなる探索を行うため,確立された手法と比較して,競争力のある結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.50287066865267
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Diffusion models dominate the field of image generation, however they have yet to make major breakthroughs in the field of image compression. Indeed, while pre-trained diffusion models have been successfully adapted to a wide variety of downstream tasks, existing work in diffusion-based image compression require task specific model training, which can be both cumbersome and limiting. This work addresses this gap by harnessing the image prior learned by existing pre-trained diffusion models for solving the task of lossy image compression. This enables the use of the wide variety of publicly-available models, and avoids the need for training or fine-tuning. Our method, PSC (Posterior Sampling-based Compression), utilizes zero-shot diffusion-based posterior samplers. It does so through a novel sequential process inspired by the active acquisition technique "Adasense" to accumulate informative measurements of the image. This strategy minimizes uncertainty in the reconstructed image and allows for construction of an image-adaptive transform coordinated between both the encoder and decoder. PSC offers a progressive compression scheme that is both practical and simple to implement. Despite minimal tuning, and a simple quantization and entropy coding, PSC achieves competitive results compared to established methods, paving the way for further exploration of pre-trained diffusion models and posterior samplers for image compression.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは画像生成の分野を支配しているが、画像圧縮の分野ではまだ大きなブレークスルーを起こさない。 実際、事前訓練された拡散モデルは、様々な下流タスクにうまく適応しているが、拡散に基づく画像圧縮における既存の作業はタスク固有のモデルトレーニングを必要としており、これは煩雑で制限的である。 本研究は、既存の事前学習拡散モデルで学習された画像を利用して、損失画像圧縮の課題を解決することで、このギャップに対処する。 これにより、さまざまなパブリックモデルの使用が可能になり、トレーニングや微調整の必要がなくなる。 PSC (Posterior Sampling-based Compression) は, ゼロショット拡散を用いた後部サンプルを用いた。 能動的取得技術である「Adasense」にインスパイアされた新たなシーケンシャルなプロセスにより、画像の情報的計測を蓄積する。 この戦略は、再構成された画像の不確実性を最小化し、エンコーダとデコーダの両方で調整された画像適応変換の構築を可能にする。 PSCは、実用的で簡単に実装できるプログレッシブ圧縮スキームを提供する。 最小限のチューニングと単純な量子化とエントロピー符号化にもかかわらず、PSCは確立された手法と比較して競合的な結果を達成し、事前訓練された拡散モデルと画像圧縮のための後部サンプルのさらなる探索の道を開く。

関連論文リスト

• CALLIC: Content Adaptive Learning for Lossless Image Compression [64.47244912937204]
  CALLICは、学習したロスレス画像圧縮のための新しい最先端(SOTA)を設定する。 本稿では,畳み込みゲーティング操作を利用したコンテンツ認識型自己回帰自己保持機構を提案する。 エンコーディング中、低ランク行列を用いて深度の畳み込みを含む事前学習層を分解し、レート誘導プログレッシブファインタニング(RPFT)による画像検査にインクリメンタルウェイトを適応させる。 推定エントロピーにより下位順にソートされたパッチを徐々に増加させたRPFTファインチューン,学習過程の最適化,適応時間の短縮を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-23T10:41:18Z)
• Controllable Distortion-Perception Tradeoff Through Latent Diffusion for Neural Image Compression [30.293252608423742]
  ニューラル画像圧縮は、レート、歪み、知覚の間で難しいトレードオフに直面していることが多い。 固定されたニューラルイメージの両面を同時に扱う新しいアプローチを提案する。 1dB以上のPSNRを犠牲にすることなくLPIPS-BDRateを150%以上改善できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-16T02:09:32Z)
• 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)
• Progressive Learning with Visual Prompt Tuning for Variable-Rate Image Compression [60.689646881479064]
  本稿では,変圧器を用いた可変レート画像圧縮のためのプログレッシブラーニングパラダイムを提案する。 視覚的プロンプトチューニングにインスパイアされた私たちは,エンコーダ側とデコーダ側でそれぞれ入力画像と隠蔽特徴のプロンプトを抽出するためにLPMを使用する。 提案モデルでは, 速度歪み特性の観点から現行の可変画像法よりも優れ, スクラッチから訓練した最先端の固定画像圧縮法にアプローチする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-23T08:29:32Z)
• Multiscale Augmented Normalizing Flows for Image Compression [17.441496966834933]
  本稿では,非可逆潜在変数モデルである拡張正規化フローに対して,階層的潜在空間を適応させる新しい概念を提案する。 私たちの最高のパフォーマンスモデルは、比較対象のシングルスケールモデルよりも7%以上、平均的なコスト削減を実現しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-09T13:42:43Z)
• Lossy Image Compression with Conditional Diffusion Models [25.158390422252097]
  本稿では,拡散生成モデルを用いた画像圧縮のエンドツーエンド最適化について概説する。 VAEベースのニューラル圧縮とは対照的に、(平均)デコーダは決定論的ニューラルネットワークであり、私たちのデコーダは条件付き拡散モデルである。 提案手法では,GANモデルよりもFIDスコアが強く,VAEモデルとの競合性能も高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-14T21:53:27Z)
• Reducing The Amortization Gap of Entropy Bottleneck In End-to-End Image Compression [2.1485350418225244]
  エンド・ツー・エンドのディープ・トレーニング可能なモデルは、ビデオや画像の従来の手作り圧縮技術の性能をほぼ上回っている。 本稿では,このアモート化ギャップを小さなコストで低減する,シンプルで効率的なインスタンスベースのパラメータ化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-02T11:43:45Z)
• Neural Data-Dependent Transform for Learned Image Compression [72.86505042102155]
  ニューラルデータに依存した変換を構築し,各画像の符号化効率を最適化する連続オンラインモード決定機構を導入する。 実験の結果,提案したニューラルシンタクス設計と連続オンラインモード決定機構の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-09T14:56:48Z)
• Post-Training Quantization for Cross-Platform Learned Image Compression [15.67527732099067]
  学習した画像圧縮が従来の画像符号化技術より優れていることが確認されている。 考慮すべき最も重要な問題の1つは、非決定論的計算である。 本稿では,学習後量子化の導入によってこの問題を解決することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-15T15:41:12Z)
• Towards End-to-End Image Compression and Analysis with Transformers [99.50111380056043]
  本稿では,クラウドベースの画像分類アプリケーションを対象として,トランスフォーマーを用いたエンドツーエンドの画像圧縮解析モデルを提案する。 我々は、圧縮された特徴から画像分類を行うためにビジョントランスフォーマー(ViT)モデルを再設計し、トランスフォーマーからの長期情報を用いて画像圧縮を容易にすることを目指している。 画像圧縮と分類作業の両方において,提案モデルの有効性を示す実験結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-17T03:28:14Z)
• Modeling Lost Information in Lossy Image Compression [72.69327382643549]
  ロスシー画像圧縮は、デジタル画像の最もよく使われる演算子の1つである。 Invertible Lossy Compression (ILC) と呼ばれる新しい非可逆的フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T04:04:56Z)

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。