論文の概要: ProGIC: Progressive and Lightweight Generative Image Compression with Residual Vector Quantization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.02897v1
• Date: Tue, 03 Mar 2026 11:47:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-04 21:38:10.77682
• Title: ProGIC: Progressive and Lightweight Generative Image Compression with Residual Vector Quantization
• Title（参考訳）: ProGIC:残留ベクトル量子化によるプログレッシブ・軽量生成画像圧縮
• Authors: Hao Cao, Chengbin Liang, Wenqi Guo, Zhijin Qin, Jungong Han,
• Abstract要約: 残留ベクトル量子化(RVQ)に基づくコンパクトなプログレッシブ生成画像圧縮(ProGIC)を提案する。 RVQでは、ベクトル量子化器の列がステージごとに残余を符号化し、それぞれが独自のコードブックを持つ。 これを奥行き分離可能な畳み込みと小さな注意ブロックに基づく軽量なバックボーンと組み合わせることで、GPUとCPUのみのデバイスに実用的なデプロイを可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.481950697968706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent advances in generative image compression (GIC) have delivered remarkable improvements in perceptual quality. However, many GICs rely on large-scale and rigid models, which severely constrain their utility for flexible transmission and practical deployment in low-bitrate scenarios. To address these issues, we propose Progressive Generative Image Compression (ProGIC), a compact codec built on residual vector quantization (RVQ). In RVQ, a sequence of vector quantizers encodes the residuals stage by stage, each with its own codebook. The resulting codewords sum to a coarse-to-fine reconstruction and a progressive bitstream, enabling previews from partial data. We pair this with a lightweight backbone based on depthwise-separable convolutions and small attention blocks, enabling practical deployment on both GPUs and CPU-only devices. Experimental results show that ProGIC attains comparable compression performance compared with previous methods. It achieves bitrate savings of up to 57.57% on DISTS and 58.83% on LPIPS compared to MS-ILLM on the Kodak dataset. Beyond perceptual quality, ProGIC enables progressive transmission for flexibility, and also delivers over 10 times faster encoding and decoding compared with MS-ILLM on GPUs for efficiency.
• Abstract（参考訳）: 生成画像圧縮(GIC)の最近の進歩は、知覚品質を著しく改善している。 しかし、多くのGICは大規模で厳密なモデルに依存しており、フレキシブルトランスミッションと低ビットレートのシナリオでの実践的な展開のためにその実用性を厳しく制限している。 これらの問題に対処するために,残留ベクトル量子化(RVQ)に基づくコンパクトコーデックProgressive Generative Image Compression (ProGIC)を提案する。 RVQでは、ベクトル量子化器の列がステージごとに残余を符号化し、それぞれが独自のコードブックを持つ。 結果として得られたコードワードは粗大な再構成とプログレッシブビットストリームに集約され、部分的なデータからのプレビューを可能にする。 これを奥行き分離可能な畳み込みと小さな注意ブロックに基づく軽量なバックボーンと組み合わせることで、GPUとCPUのみのデバイスに実用的なデプロイを可能にします。 実験の結果,ProGICの圧縮性能は従来の方法と同等であることがわかった。 DISTSでは最大57.57%、LPIPSでは58.83%のビットレート節約を実現している。 ProGICは知覚品質以外にも、柔軟性のためのプログレッシブトランスミッションを可能にし、GPU上のMS-ILLMに比べて10倍以上の高速なエンコーディングとデコードを実現している。

関連論文リスト

• GANCompress: GAN-Enhanced Neural Image Compression with Binary Spherical Quantization [0.0]
  GANCompressは、二元球量子化(BSQ)とGAN(Generative Adversarial Networks)を組み合わせた新しいニューラル圧縮フレームワークである。 GANCompressは圧縮効率を大幅に向上し、ファイルサイズを最大100倍まで削減し、視覚的歪みを最小限に抑える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-19T00:18:27Z)
• Embedding Compression Distortion in Video Coding for Machines [67.97469042910855]
  現在、ビデオ伝送は人間の視覚システム(HVS)だけでなく、分析のための機械認識にも役立っている。 本稿では,機械知覚関連歪み表現を抽出し,下流モデルに埋め込む圧縮歪埋め込み(CDRE)フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは,実行時間,パラメータ数といったオーバーヘッドを最小限に抑えて,既存のコーデックのレートタスク性能を効果的に向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-27T13:01:53Z)
• CALLIC: Content Adaptive Learning for Lossless Image Compression [64.47244912937204]
  CALLICは、学習したロスレス画像圧縮のための新しい最先端(SOTA)を設定する。 本稿では,畳み込みゲーティング操作を利用したコンテンツ認識型自己回帰自己保持機構を提案する。 エンコーディング中、低ランク行列を用いて深度の畳み込みを含む事前学習層を分解し、レート誘導プログレッシブファインタニング(RPFT)による画像検査にインクリメンタルウェイトを適応させる。 推定エントロピーにより下位順にソートされたパッチを徐々に増加させたRPFTファインチューン,学習過程の最適化,適応時間の短縮を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-23T10:41:18Z)
• High-Efficiency Neural Video Compression via Hierarchical Predictive Learning [27.41398149573729]
  強化されたDeep Hierarchical Video Compression(DHVC 2.0)は、優れた圧縮性能と目覚ましい複雑さの効率を導入する。 階層的な予測符号化を使用して、各ビデオフレームをマルチスケール表現に変換する。 トランスミッションフレンドリーなプログレッシブデコーディングをサポートしており、パケットロスの存在下では特にネットワーク化されたビデオアプリケーションに有利である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T15:40:58Z)
• Once-for-All: Controllable Generative Image Compression with Dynamic Granularity Adaptation [52.82508784748278]
  本稿では,制御生成画像圧縮フレームワークである制御-GICを提案する。 制御-GICは、高忠実度と一般性圧縮を確保しつつ、広帯域での微粒化適応を可能にする。 実験により,制御-GICは高い柔軟かつ制御可能な適応を可能にし,その結果が最近の最先端手法よりも優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-02T14:22:09Z)
• Unifying Generation and Compression: Ultra-low bitrate Image Coding Via Multi-stage Transformer [35.500720262253054]
  本稿では,新しい画像生成圧縮(UIGC)パラダイムを導入し,生成と圧縮のプロセスを統合する。 UIGCフレームワークの重要な特徴は、トークン化にベクトル量子化(VQ)イメージモデルを採用することである。 実験では、既存のコーデックよりも知覚品質と人間の知覚において、提案されたUIGCフレームワークが優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-06T14:27:02Z)
• MISC: Ultra-low Bitrate Image Semantic Compression Driven by Large Multimodal Model [78.4051835615796]
  本稿では,マルチモーダル画像セマンティック圧縮法を提案する。 画像の意味情報を抽出するLMMエンコーダと、その意味に対応する領域を特定するマップエンコーダと、非常に圧縮されたビットストリームを生成する画像エンコーダと、前記情報に基づいて画像を再構成するデコーダとからなる。 知覚50%を節約しながら最適な一貫性と知覚結果を達成することができ、これは次世代のストレージと通信において強力な可能性を持つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T17:11:11Z)
• Extreme Image Compression using Fine-tuned VQGANs [43.43014096929809]
  本稿ではベクトル量子化(VQ)に基づく生成モデルを画像圧縮領域に導入する。 VQGANモデルによって学習されたコードブックは、強い表現能力をもたらす。 提案したフレームワークは、知覚的品質指向のメトリクスで最先端のコーデックより優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T06:14:19Z)
• Computationally-Efficient Neural Image Compression with Shallow Decoders [43.115831685920114]
  本稿では,JPEGに類似した浅い,あるいは線形な復号変換を用いることで,復号化複雑性のギャップを解消する。 我々は、より強力なエンコーダネットワークと反復符号化を採用することにより、符号化と復号の間のしばしば非対称な予算を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-13T03:38:56Z)
• Neural JPEG: End-to-End Image Compression Leveraging a Standard JPEG Encoder-Decoder [73.48927855855219]
  本稿では,エンコーダとデコーダの両端に内在するニューラル表現を強化することで,符号化性能の向上を図るシステムを提案する。 実験により,提案手法はJPEGに対する速度歪み性能を,様々な品質指標で改善することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-27T20:20:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。