論文の概要: Toward Defining an Efficient and Expandable File Format for AI-Generated Contents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09834v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 06:26:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 04:42:49.002065
• Title: Toward Defining an Efficient and Expandable File Format for AI-Generated Contents
• Title（参考訳）: AI生成コンテンツのための効率的で拡張可能なファイルフォーマットの定義に向けて
• Authors: Yixin Gao, Runsen Feng, Xin Li, Weiping Li, Zhibo Chen,
• Abstract要約: 我々は,AIGC画像の超低符号化を可能にするAIGIFという,AIGC画像の新しいファイルフォーマットを提案する。 以上の3つの要素を組み込んだよく設計された構成可能なビットストリーム構造が,最大1/10,000の圧縮比を達成できることを実験的に確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.217964968742823
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, AI-generated content (AIGC) has gained significant traction due to its powerful creation capability. However, the storage and transmission of large amounts of high-quality AIGC images inevitably pose new challenges for recent file formats. To overcome this, we define a new file format for AIGC images, named AIGIF, enabling ultra-low bitrate coding of AIGC images. Unlike compressing AIGC images intuitively with pixel-wise space as existing file formats, AIGIF instead compresses the generation syntax. This raises a crucial question: Which generation syntax elements, e.g., text prompt, device configuration, etc, are necessary for compression/transmission? To answer this question, we systematically investigate the effects of three essential factors: platform, generative model, and data configuration. We experimentally find that a well-designed composable bitstream structure incorporating the above three factors can achieve an impressive compression ratio of even up to 1/10,000 while still ensuring high fidelity. We also introduce an expandable syntax in AIGIF to support the extension of the most advanced generation models to be developed in the future.
• Abstract（参考訳）: 近年、AIGC(AI-Generated Content)はその強力な作成能力のために大きな注目を集めている。 しかし、大量の高品質なAIGC画像の保存と送信は、必然的に最近のファイルフォーマットに新しい課題をもたらす。 そこで我々は,AIGC画像の超低ビットレート符号化を可能にするAIGIFという,AIGC画像の新しいファイルフォーマットを定義した。 既存のファイルフォーマットとしてピクセル単位の空間で直感的にAIGC画像を圧縮するのとは異なり、AIGIFは生成構文を圧縮する。 どの生成構文要素、例えば、テキストプロンプト、デバイス構成など、圧縮/送信に必要か? この質問に答えるために、プラットフォーム、生成モデル、データ構成という3つの重要な要素の効果を体系的に調査する。 以上の3つの要素を組み込んだよく設計された構成可能なビットストリーム構造は,高い忠実性を確保しつつ,最大1/10,000の圧縮比を達成できることを実験的に確認した。 また、AIGIFに拡張可能な構文を導入し、将来開発される最も先進的な世代モデルの拡張をサポートする。

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