論文の概要: Unicorn: Unified Neural Image Compression with One Number Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08210v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 08:59:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:01:23.224081
• Title: Unicorn: Unified Neural Image Compression with One Number Reconstruction
• Title（参考訳）: ユニコーン:1つの数字を再構成した統一ニューラルイメージ圧縮
• Authors: Qi Zheng, Haozhi Wang, Zihao Liu, Jiaming Liu, Peiye Liu, Zhijian Hao, Yanheng Lu, Dimin Niu, Jinjia Zhou, Minge Jing, Yibo Fan,
• Abstract要約: textbfUnified textbfNeural textbfImage textbfCompression with textbfOne textbfNnumber textbfReconstruction)。 イメージをインデックス画像対として概念化し、微妙なニューラルネットワークでペア固有の分布を学習することにより、Unicornは、1つのインデックス番号だけでランダムに生成されたノイズから視覚的に喜ぶイメージを再構成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.79670851851377
• License:
• Abstract: Prevalent lossy image compression schemes can be divided into: 1) explicit image compression (EIC), including traditional standards and neural end-to-end algorithms; 2) implicit image compression (IIC) based on implicit neural representations (INR). The former is encountering impasses of either leveling off bitrate reduction at a cost of tremendous complexity while the latter suffers from excessive smoothing quality as well as lengthy decoder models. In this paper, we propose an innovative paradigm, which we dub \textbf{Unicorn} (\textbf{U}nified \textbf{N}eural \textbf{I}mage \textbf{C}ompression with \textbf{O}ne \textbf{N}number \textbf{R}econstruction). By conceptualizing the images as index-image pairs and learning the inherent distribution of pairs in a subtle neural network model, Unicorn can reconstruct a visually pleasing image from a randomly generated noise with only one index number. The neural model serves as the unified decoder of images while the noises and indexes corresponds to explicit representations. As a proof of concept, we propose an effective and efficient prototype of Unicorn based on latent diffusion models with tailored model designs. Quantitive and qualitative experimental results demonstrate that our prototype achieves significant bitrates reduction compared with EIC and IIC algorithms. More impressively, benefitting from the unified decoder, our compression ratio escalates as the quantity of images increases. We envision that more advanced model designs will endow Unicorn with greater potential in image compression. We will release our codes in \url{https://github.com/uniqzheng/Unicorn-Laduree}.
• Abstract（参考訳）: 一般的な損失画像圧縮スキームは以下の2つに分けられる。 1) 従来の標準やニューラル・エンド・ツー・エンド・アルゴリズムを含む明示的画像圧縮(EIC) 2)暗黙的画像圧縮(IIC)は暗黙的神経表現(INR)に基づく。 前者はビットレートの低減を非常に複雑に犠牲にし、後者は過度なスムーズな品質と長いデコーダモデルに悩まされている。 本稿では, 革新的パラダイムを提案する。これは, \textbf{Unicorn} (\textbf{U}nified \textbf{N}eural \textbf{I}mage \textbf{C}ompression with \textbf{O}ne \textbf{N}number \textbf{R}econstructionである。 イメージをインデックス画像対として概念化し、微妙なニューラルネットワークモデルでペア固有の分布を学習することにより、Unicornは、1つのインデックス番号だけでランダムに生成されたノイズから視覚的に喜ぶイメージを再構成することができる。 ニューラルモデルは画像の統一デコーダとして機能し、ノイズとインデックスは明示的な表現に対応する。 提案手法は, モデル設計を最適化した潜在拡散モデルに基づく, 有効かつ効率的なUnicornのプロトタイプを提案する。 定量的および定性的な実験結果から,EIC や IIC のアルゴリズムと比較すると,試作機は大幅なビットレート削減を実現していることがわかった。 さらに印象的なことに、デコーダを統一することで、画像の量が増加するにつれて圧縮比が増大する。 より高度なモデル設計がUnicornのイメージ圧縮の可能性を拡大することを期待している。 ソースコードは \url{https://github.com/uniqzheng/Unicorn-Laduree} で公開します。

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