迪士尼的研究團(tuán)隊(duì)最近推出了一種全新的圖像壓縮方法,利用開源的 Stable Diffusion V1.2模型,這種方法可以在比競爭對(duì)手更低的比特率下生成更真實(shí)的圖像。這種新方法被稱為 “編解碼器”,盡管它比傳統(tǒng)的 JPEG 和 AV1編解碼器復(fù)雜得多,但其性能卻令人驚嘆。
該研究表明,新方法在圖像細(xì)節(jié)的恢復(fù)上表現(xiàn)得更為出色,同時(shí)所需的訓(xùn)練成本也大大降低。研究人員發(fā)現(xiàn),量化誤差(圖像壓縮中的核心過程)與噪聲(擴(kuò)散模型中的核心過程)非常相似,因此可以將傳統(tǒng)量化圖像視為原始圖像的噪聲版本。在這一過程中,利用擴(kuò)散模型的去噪過程來重建目標(biāo)比特率下的圖像。
在一系列測試中,迪士尼的新方法在準(zhǔn)確性和細(xì)節(jié)恢復(fù)方面都超越了之前的圖像壓縮技術(shù)。研究者們表示,他們的方法不需要對(duì)擴(kuò)散模型進(jìn)行額外的微調(diào),能夠有效地使用現(xiàn)有的基礎(chǔ)模型。這種新型編解碼器的優(yōu)越性在于其在真實(shí)感的重建上表現(xiàn)優(yōu)異,盡管在某些情況下,它可能會(huì)出現(xiàn)幻覺現(xiàn)象,也就是生成的圖像中可能會(huì)出現(xiàn)并不存在于原始圖像中的細(xì)節(jié)。
盡管這種壓縮方法在藝術(shù)作品和普通照片的呈現(xiàn)上有一定的影響,但在一些關(guān)乎細(xì)節(jié)的應(yīng)用場景中,比如法庭證據(jù)、面部識(shí)別數(shù)據(jù)和光學(xué)字符識(shí)別(OCR)掃描等,幻覺現(xiàn)象的潛在風(fēng)險(xiǎn)則顯得更為重要。目前,盡管這一技術(shù)仍處于初級(jí)階段,但隨著 AI 增強(qiáng)圖像壓縮技術(shù)的發(fā)展,這一領(lǐng)域的挑戰(zhàn)將會(huì)逐漸顯現(xiàn)。
為了使圖像存儲(chǔ)更加高效,迪士尼團(tuán)隊(duì)經(jīng)過長期探索,終于推出了這一新技術(shù)。他們在 Vimeo-90k 數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練,并在多個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測試,結(jié)果顯示該方法在多項(xiàng)圖像質(zhì)量指標(biāo)上均優(yōu)于以往的方法。最終,研究者們通過用戶研究也證實(shí)了他們的方法在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)越性。
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