論文の概要: Deeply-Conditioned Image Compression via Self-Generated Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24437v1
• Date: Tue, 28 Oct 2025 14:04:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 15:35:37.216084
• Title: Deeply-Conditioned Image Compression via Self-Generated Priors
• Title（参考訳）: 自己生成前処理による深部画像圧縮
• Authors: Zhineng Zhao, Zhihai He, Zikun Zhou, Siwei Ma, Yaowei Wang,
• Abstract要約: 我々は,自己生成前駆体(DCIC-sgp)を経由したDeeply-Conditioned Image Compression(Deeply-Conditioned Image Compression)という,機能的分解を前提としたフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、Kodak、CLIC、Tecnickデータセット上のVVCテストモデルVTM-12.1に対して、14.4%、15.7%、および15.1%のBDレートの大幅な削減を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.29511865838812
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learned image compression (LIC) has shown great promise for achieving high rate-distortion performance. However, current LIC methods are often limited in their capability to model the complex correlation structures inherent in natural images, particularly the entanglement of invariant global structures with transient local textures within a single monolithic representation. This limitation precipitates severe geometric deformation at low bitrates. To address this, we introduce a framework predicated on functional decomposition, which we term Deeply-Conditioned Image Compression via self-generated priors (DCIC-sgp). Our central idea is to first encode a potent, self-generated prior to encapsulate the image's structural backbone. This prior is subsequently utilized not as mere side-information, but to holistically modulate the entire compression pipeline. This deep conditioning, most critically of the analysis transform, liberates it to dedicate its representational capacity to the residual, high-entropy details. This hierarchical, dependency-driven approach achieves an effective disentanglement of information streams. Our extensive experiments validate this assertion; visual analysis demonstrates that our method substantially mitigates the geometric deformation artifacts that plague conventional codecs at low bitrates. Quantitatively, our framework establishes highly competitive performance, achieving significant BD-rate reductions of 14.4%, 15.7%, and 15.1% against the VVC test model VTM-12.1 on the Kodak, CLIC, and Tecnick datasets.
• Abstract（参考訳）: 学習された画像圧縮(lic)は、高速な歪み性能を実現するために非常に有望である。 しかし、現在のlic法は、自然画像に固有の複雑な相関構造、特に1つのモノリシック表現の中に過渡的な局所的なテクスチャを持つ不変なグローバル構造の絡み合いをモデル化する能力に制限されることが多い。 この制限は、低ビットレートでの厳密な幾何学的変形を引き起こす。 そこで,本稿では,自己生成前処理(DCIC-sgp)によるDeeply-Conditioned Image Compression(Deeply-Conditioned Image Compression)という,関数分解に基づくフレームワークを提案する。 私たちの中心となる考え方は、画像の構造的バックボーンをカプセル化する前に、まず強力な自己生成をコード化することです。 この前者は、単にサイド情報としてではなく、圧縮パイプライン全体を均等に調整するために利用される。 この深い条件付けは、分析変換の最も重要な部分であり、その表現能力を残酷で高エントロピーな詳細に捧げるために解放する。 この階層的で依存性駆動型アプローチは、情報ストリームの効果的な切り離しを実現する。 視覚解析により,従来のコーデックを低ビットレートで悩ませる幾何学的変形アーティファクトが著しく軽減されることが示された。 定量的に、当社のフレームワークは高い競争性能を確立し、Kodak、CLIC、Tecnickデータセット上のVVCテストモデルであるVTM-12.1に対して、14.4%、15.7%、および15.1%のBDレートの大幅な削減を実現している。

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