该论文研究了如何将基于 Billion-scale 数据集预训练的文本到图片生成模型用于图像压缩，并证明这些模型可以在很低的比特率情况下实现比学习压缩器更好的感知和语义保真度。

Jul, 2023

本文提出了一种文字引导图像压缩的多模态机器学习方法，通过使用文本的语义信息来引导图像压缩，以实现更好的压缩性能，包括采用图像 - 文本注意力模块和改进的多模态语义一致性损失函数。实验证明，该方法能够在极低比特率下获得较好的视觉效果，并且即使与最先进的技术相比，其性能也可以相媲美或超越。

Apr, 2023

近期在文本引导的图像压缩方面的研究取得了巨大潜力，能够增强重构图像的感知质量，但这些方法往往在像素级保真度方面明显降低，限制了它们的实用性。为了填补这一空白，我们开发了一种新的文本引导图像压缩算法，实现了高感知和像素级保真度，该压缩框架主要通过文本自适应编码和联合图像 - 文本损失的训练来利用文本信息。通过这样做，我们避免了基于文本引导生成模型的解码，这种模型以高度生成多样性著称，并有效地利用了文本的语义信息。各种数据集上的实验结果表明，我们的方法在像素级和感知质量方面均可达到较高水平，无论是人类生成的标题还是机器生成的标题。特别地，在与其他基准方法相比的 LPIPS 方面，我们的方法表现出色，并且在使用更加精心生成的标题时，仍有进一步提高的空间。

Mar, 2024

本文介绍一种利用文本引导辅助信息的创新深度图像压缩方法，通过预测语义掩码，将文本和图像特征融合，设计了条件生成对抗网络以改进重建图像的感知质量，并在四个数据集和十个图像质量评估指标下证明了该方法在速率感知性能和语义失真方面的优越结果。

Nov, 2023

本文提出一种内容导向的图像压缩方法，该方法采用不同的策略处理不同类型的图像内容，并在实验中展现出与最先进的端到端图像压缩方法或经典方法相媲美的主观结果。

Jul, 2022

本文提出了一种可扩展的图像压缩方案，包括特征表示和纹理表示的基本层和增强层，其通过神经网络进行分析和深层特征重建，可以在视频监控应用中实现优秀的性能表现。而实验证明该框架可以在保证精度和失真率的情况下，比传统的图像压缩方案具有更好的性能。

Mar, 2019

该研究通过采用人工智能算法对图像文本数据进行高质量压缩，并利用训练出的奖励模型作为人类般的裁判来过滤不对齐 / 低质量的图像文本对。

Dec, 2023

利用经典和深度学习的图像压缩方法对基于深度学习的图像处理模型进行分析并比较，表明深度学习的压缩技术在 2D 情况下在保持预测准确性的同时显著优于传统方法，并对图像压缩对下游深度学习图像分析模型的影响进行评估。

Nov, 2023

本文提出一种基于 DCGAN 的压缩图像生成方法，旨在实现对文本描述的压缩视觉数据直接生成，并在压缩形式下实现了最先进的性能。

Oct, 2022

本文介绍了一种层次生成式图像压缩模型，该模型支持多任务分析，通过学习感知图像压缩方法提供可压缩的紧凑表示，并实现高分辨率图像重建以及压缩率和感知性能的平衡。实验结果表明，该模型对于 RGB 基于方法可以降低 99.6% 的比特率并实现可比拟的分析结果。

Apr, 2023