提出了一种可控生成图像压缩框架 (Control-GIC)，首次实现了在广泛频谱范围内的精细比特率调整，确保高保真度和通用性压缩。基于 VQGAN 框架，将图像表示为可变长度代码的序列，通过与局部图像块的信息密度相关联，实现了动态调整代码数量的不同粒度决策，进而实现了理想的压缩速率。实验结果表明，Control-GIC 在高度灵活和可控比特率适应性方面表现出优越性能。

Jun, 2024

本文介绍了一种新的统一图像生成 - 压缩（UIGC）范式，该范式将生成和压缩过程合并在一起，通过采用矢量量化图像模型和多阶段 Transformer 来利用空间上下文信息建模先验分布，从而在实现熵估计和丢失令牌再生成方面成功使用学习到的先验，实验结果表明该 UIGC 框架在感知质量和人类感知方面优于现有编解码器，在极低比特率场景下（<=0.03 bpp）开创了生成式压缩的新方向。

Mar, 2024

利用上下文分割框架（SEGIC）的元学习和端到端设计，可以实现在只有少数示例图像的情况下对新图像进行分割，并显著降低标记和训练成本，同时在一次性分割基准测试中取得最先进的性能。

Nov, 2023

本论文提出了一种基于深度语义分割的分层图像压缩 (DSSLIC) 框架，通过将输入图像的语义分割映射编码为比特流的基本层，并生成编码为第一个增强层的输入图像的紧凑表示，进而获得图像的粗略重构，并额外编码作为另一种增强层与输入图像的差值，该框架可以在 RGB 域的广泛比特率中在 PSNR 和 MS-SSIM 指标方面优于 H.265/HEVC-based BPG 和其他编解码器，并用于图像搜索和基于对象的自适应图像压缩等多项任务。

Jun, 2018

PO-ELIC 提出了一种感知导向的高效学习图像编码模型，通过采用对抗性训练技术，包括铰链形式的对抗损失、Charbonnier 式损失和样式损失，进一步提高学习图像压缩技术的感知品质，在更低的比特率下提供了与 HiFiC 相当的感知品质。

May, 2022

该研究提出了一种基于三种新技术的统一框架，包括通道关注模块、高斯混合模型和解码器侧增强模块，命名为 EDIC，可用于基于学习的图像压缩，并说明该方法优于当前所有先进的图像压缩方法，同时将解码速度提高了超过 150 倍。

Feb, 2020

本文提出一种名为 Deep Semantic Image Compression (DeepSIC) 的概念，提出两种新颖的架构，旨在重构压缩图像并同时生成相应的语义表示。在编码过程中，第一架构通过将一部分比特保留在压缩编码中存储语义表示进行语义分析。第二种在解码过程中使用嵌入到压缩码中的特征映射进行语义分析。通过在公开数据集上进行实验，验证本文的方法，并对所提出技术的优缺点进行了彻底分析。

Jan, 2018

人工智能生成内容（AIGC）已经引领了一场新的技术革命，推动了数字内容的获取并推动传统编解码器在性能提升和多样化功能方面的进展，本文全面回顾了生成式视觉压缩的最新进展，展示了在超低码率通信，用户指定的重建 / 滤波和智能机器分析方面的巨大潜力和有前景的应用。特别是，我们回顾了基于深度生成模型的视觉数据压缩方法，并总结了如何通过生成技术实现紧凑的表示和高保真重建。此外，我们概括了相关的生成式压缩技术用于机器视觉和智能分析。最后，我们讨论了生成式视觉压缩技术面临的基本挑战，并展望了它们未来的研究方向。

Feb, 2024

本文通过使用扩散生成模型，将自编码器与基于分数的解码器相结合的简单但理论上有动机的两阶段方法，实现了在给定比特率时提高视觉质量，并在 FID 分数上跑赢了最先进的方法 PO-ELIC 和 HiFiC。

May, 2023

该研究提出了一种名为多模态图像语义压缩（MISC）的方法，采用大型多模态模型（LMM）来平衡传统自然感知图像和人工智能生成图像的压缩，实现了一致性和感知结果的优化，节省了 50％的比特率，并在存储和通信领域具有强大的应用潜力。

Feb, 2024