論文の概要: A Synonymous Variational Perspective on the Rate-Distortion-Perception Tradeoff

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14603v1
• Date: Thu, 16 Apr 2026 04:21:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-17 21:29:31.718008
• Title: A Synonymous Variational Perspective on the Rate-Distortion-Perception Tradeoff
• Title（参考訳）: 速度-歪み-知覚トレードオフに関する同名変分的視点
• Authors: Zijian Liang, Kai Niu, Changshuo Wang, Jin Xu, Ping Zhang,
• Abstract要約: 本稿では、同義語に基づく意味情報の観点から動機付け、ソースに関連付けられた理想的同義語集合(シンセット)内の任意の許容サンプルを復元するものとして再構成を行う。 本研究は,既存の定式化や古典的RD理論との整合性を明らかにし,同義的な音源符号化の潜在的な利点を示唆する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.751084926770773
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The fundamental limit of natural signal compression has traditionally been characterized by classical rate-distortion (RD) theory through the tradeoff between coding rate and reconstruction distortion, while the rate-distortion-perception (RDP) framework introduces a divergence-based measure of perceptual quality as a modeling principle rather than a theoretically-derived principle, leaving its theoretical origin unclear. In this paper, motivated by a synonymity-based semantic information perspective, we reformulate perceptual reconstruction as recovering any admissible sample within an ideal synonymous set (synset) associated with the source, rather than the source sample itself, and correspondingly establish a synonymous source coding architecture. On this basis, we develop a synonymous variational inference (SVI) analysis framework with a synonymous variational lower bound (SVLBO) for tractable analysis of synset-oriented compression. Within this framework, we establish a synonymity-perception consistency principle, showing that optimal identification of semantic information is theoretically consistent with perceptual optimization. Based on its derivation result, we prove a synonymous RDP tradeoff for the proposed synonymous source coding. These analytical results show that the distributional divergence term arises naturally from the synset-based reconstruction objective, clarify its compatibility with existing RDP formulations and classical RD theory, and suggest the potential advantages of synonymous source coding.
• Abstract（参考訳）: 自然信号圧縮の基本的限界は、符号化速度と再構成歪みのトレードオフを通じて古典的レート歪み(RD)理論によって特徴づけられ、一方、RDPフレームワークは、理論から派生した原理ではなく、モデル原理として知覚品質のばらつきに基づく尺度を導入し、その理論的起源は明らかになっていない。 本稿では、同義語に基づく意味情報の観点から動機付け、ソース自体ではなく、ソースに関連付けられた理想的同義語集合(シンセット)内の任意の許容サンプルを復元するものとしてパーセプチュアル再構築を再構築し、それに対応する同義語符号化アーキテクチャを確立する。 そこで我々は,シンセット指向圧縮の抽出可能な解析のための同義変動下界(SVLBO)を用いた同義変分推論(SVI)分析フレームワークを開発した。 本枠組みでは,意味情報の最適識別が知覚的最適化と理論的に一致していることを示し,同義性-知覚整合性原理を確立する。 その導出結果に基づいて、提案した同義語ソース符号化に対する同義語RDPのトレードオフを証明した。 これらの分析結果から, 分散分散項は合成集合に基づく再構成目的から自然に生じ, 既存の RDP の定式化や古典RD 理論との整合性を明らかにし, 同義的な音源符号化の潜在的な利点を示唆している。

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