論文の概要: PSC: Posterior Sampling-Based Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09896v3
• Date: Wed, 05 Feb 2025 14:33:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:24:30.456601
• Title: PSC: Posterior Sampling-Based Compression
• Title（参考訳）: PSC: 後方サンプリングに基づく圧縮
• Authors: Noam Elata, Tomer Michaeli, Michael Elad,
• Abstract要約: Posterior Sampling-based Compression (PSC) は、学習前の拡散モデルを唯一のニューラルネットワークコンポーネントとして利用するゼロショット圧縮法である。 PSCは画像に適応した変換を構成する。 我々はPSCの性能が、レート、歪み、知覚品質の点で確立されたトレーニングベースの手法に匹敵することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.50287066865267
• License:
• Abstract: Diffusion models have transformed the landscape of image generation and now show remarkable potential for image compression. Most of the recent diffusion-based compression methods require training and are tailored for a specific bit-rate. In this work, we propose Posterior Sampling-based Compression (PSC) - a zero-shot compression method that leverages a pre-trained diffusion model as its sole neural network component, thus enabling the use of diverse, publicly available models without additional training. Our approach is inspired by transform coding methods, which encode the image in some pre-chosen transform domain. However, PSC constructs a transform that is adaptive to the image. This is done by employing a zero-shot diffusion-based posterior sampler so as to progressively construct the rows of the transform matrix. Each new chunk of rows is chosen to reduce the uncertainty about the image given the quantized measurements collected thus far. Importantly, the same adaptive scheme can be replicated at the decoder, thus avoiding the need to encode the transform itself. We demonstrate that even with basic quantization and entropy coding, PSC's performance is comparable to established training-based methods in terms of rate, distortion, and perceptual quality. This is while providing greater flexibility, allowing to choose at inference time any desired rate or distortion.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは画像生成の風景を変容させ、現在では画像圧縮の著しい可能性を示している。 最近の拡散型圧縮法の多くは訓練を必要とし、特定のビットレートに合わせて調整されている。 本研究では,事前学習した拡散モデルをニューラルネットワークコンポーネントとして活用するゼロショット圧縮手法であるPosterior Sampling-based Compression (PSC)を提案する。 本手法は,前兆変換領域の画像を符号化する変換符号化法に着想を得たものである。 しかし、PSCは画像に適応する変換を構成する。 これは、変換行列の行を段階的に構築するために、ゼロショット拡散に基づく後部サンプリングを用いて行われる。 これまでに収集された量子化測定値から、画像に対する不確実性を低減するために、新しい行のチャンクが選択される。 重要なことは、同じ適応スキームをデコーダで複製できるため、変換自体をエンコードする必要がなくなる。 基本量子化とエントロピー符号化であっても、PSCの性能は、レート、歪み、知覚品質の点で確立されたトレーニングベースの手法に匹敵することを示した。 これは柔軟性を提供しながら、任意の所望の速度や歪みを推測する時間に選択することができる。

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