論文の概要: HDCompression: Hybrid-Diffusion Image Compression for Ultra-Low Bitrates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07160v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 00:56:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:06:36.826061
• Title: HDCompression: Hybrid-Diffusion Image Compression for Ultra-Low Bitrates
• Title（参考訳）: HD圧縮:超低速度ビットレートのハイブリッド拡散画像圧縮
• Authors: Lei Lu, Yize Li, Yanzhi Wang, Wei Wang, Wei Jiang,
• Abstract要約: ハイブリッド拡散画像圧縮(Hybrid-Diffusion Image Compression、HDCompression)は、VQモデルと拡散モデルの両方を利用するデュアルストリームフレームワークである。 実験の結果,HDCompression は従来の lic, 生成型VQ-modeling, およびハイブリッドフレームワークよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.28538714213459
• License:
• Abstract: Image compression under ultra-low bitrates remains challenging for both conventional learned image compression (LIC) and generative vector-quantized (VQ) modeling. Conventional LIC suffers from severe artifacts due to heavy quantization, while generative VQ modeling gives poor fidelity due to the mismatch between learned generative priors and specific inputs. In this work, we propose Hybrid-Diffusion Image Compression (HDCompression), a dual-stream framework that utilizes both generative VQ-modeling and diffusion models, as well as conventional LIC, to achieve both high fidelity and high perceptual quality. Different from previous hybrid methods that directly use pre-trained LIC models to generate low-quality fidelity-preserving information from heavily quantized latent, we use diffusion models to extract high-quality complimentary fidelity information from the ground-truth input, which can enhance the system performance in several aspects: improving indices map prediction, enhancing the fidelity-preserving output of the LIC stream, and refining conditioned image reconstruction with VQ-latent correction. In addition, our diffusion model is based on a dense representative vector (DRV), which is lightweight with very simple sampling schedulers. Extensive experiments demonstrate that our HDCompression outperforms the previous conventional LIC, generative VQ-modeling, and hybrid frameworks in both quantitative metrics and qualitative visualization, providing balanced robust compression performance at ultra-low bitrates.
• Abstract（参考訳）: 超低ビットレートでの画像圧縮は、従来の学習画像圧縮(lic)と生成ベクトル量子化(VQ)モデリングの両方において困難である。 一方、生成VQモデリングは、学習された生成前と特定の入力とのミスマッチにより、忠実度が低下する。 本稿では,VQモデルと拡散モデルの両方を利用する2重ストリームフレームワークであるHybrid-Diffusion Image Compression(HDCompression)を提案する。 事前学習したlicモデルを直接使用して高量子化潜水から低品質のフィデリティ保存情報を生成する従来のハイブリッド手法とは異なり、拡散モデルを用いて高品質な補完フィデリティ情報を接地トラス入力から抽出し、インデックスマップ予測の改善、licストリームのフィデリティ保存出力の向上、VQ遅延補正による条件付き画像再構成などのシステム性能を向上させることができる。 さらに,この拡散モデルは,非常に単純なサンプリングスケジューラで軽量な高密度代表ベクトル(DRV)に基づいている。 広汎な実験により,HDCompressionは,従来の標準,生成型VQモデリング,ハイブリッドフレームワークにおいて,定量化と定性的可視化の両方において優れた性能を示し,超低ビットレートでのロバスト圧縮性能を実現している。

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