通过引入一种非二元鉴别器，该鉴别器是通过 VQ-VAE 自编码器获得的量化局部图像表示进行调整的，本文在 CLIC2020、DIV2K 和 Kodak 数据集上的评估表明，我们的鉴别器比最先进的 HiFiC 模型更有效地联合优化失真（例如，PSNR）和统计保真度（例如，FID）。在 CLIC2020 测试集上，我们获得与 HiFiC 相同的 FID，但比 HiFiC 少了 30-40％的比特。

Jan, 2023

应用深度学习的方法解决在损失图像和视频压缩中提高视觉质量的问题，通过训练一个特定的卷积神经网络，实现对图像语义的理解，并通过对每个对象训练特征的方式生成高质量的压缩图像。

Dec, 2016

我们提出了一种端到端学习的图像压缩编解码器，其中分析变换与目标分类任务同时训练。该研究证实，压缩的潜在表示能够以与定制的基于深度神经网络的质量指标相媲美的准确性预测人的感知距离判断。我们进一步研究了各种神经编码器，并展示了将分析变换作为超出质量判断之外的图像任务的感知损失网络的有效性。我们的实验表明，现成的神经编码器在感知建模方面表现出色，无需额外的 VGG 网络。我们期望这项研究能够成为开发语义感知和编码高效的神经编码器的有价值参考。

Jan, 2024

该论文提出了一种基于 MSE 损失重建网络的可视改善组件，通过引入感知损失函数和对抗性损失函数，可以更好地平衡图像清晰度和对比度。同时，提出了一种语义可解释性评分，可对象地定量评估图像质量。在基于 8 倍下采样的大型心脏 MRI 数据集上的应用表明，该方法相比最新技术，在人类观察者研究和语义可解释性得分上均有显著提高。

Jun, 2018

通过使用迭代扩散模型进行解码，同时结合全局文本图像描述来提供额外的上下文，我们的模型在极低比特率下能够重建逼真的图像，其视觉质量不仅与以往方法相媲美，而且对比特率的依赖性更低。

Oct, 2023

神经图像压缩可以通过使用变分自动编码器和随机 Gumbel 退火来优化编码器和解码器容量，从而提高压缩性能。

Jan, 2024

神经数据压缩中，以机器为导向的压缩方式对于机器感知任务具有可行性，并且与深度相似度度量相关，在机器感知质量的发展中扮演重要角色。

Jan, 2024

本文探讨了深度学习压缩技术中常用的 MS-SSIM 和 MSE 误差函数与人类感知之间的关系，提出了 Deep Perceptual Compression 技术，通过在深度感知指标和 MS-SSIM 之间进行联合优化，相比先前的学习压缩方法和 JPEG-2000 具有更好的视觉效果，并且在目标检测等任务中表现更好。

Jul, 2019

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

本文提出了一种新的端到端可训练模型，用于有损图像压缩。该方法包括几个新颖的组件，其中包括充分的感知相似度度量、图像中的显着性和分层自回归模型。该模型不仅生成视觉效果更好的图像，而且在后续计算机视觉任务（如目标检测和分割）中也具有优越的性能。

Feb, 2020