本文通过将自回归生成模型与有损视频压缩任务联系起来，提出了一种基于机器学习的视频压缩方法。大规模视频数据的全面评估表明，在视频数据的压缩比率及失真质量上，该方法优于传统的基于机器学习和基于传统技术的方法。

Oct, 2020

本文提出了一种选择性压缩方法来进行基于深度学习的可变速率图像压缩，该方法通过生成 3D 重要性映射并调整该映射来确定不同目标质量水平的压缩所需的基本表示元素。实验结果表明，该方法可以获得与单独训练的参考压缩模型相当的压缩效率，并可以减少解码时间。

Nov, 2022

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

本文旨在提出一种创新的概念，将分层潜空间应用于增强式归一化流，建立可逆的潜变量模型，以解决许多学习型图像压缩方法的非可逆性问题。经过实验表明，本模型相较于单尺度模型，平均压缩率提高了 7% 以上。

May, 2023

本文提出了一种基于深度生成模型的视频压缩方法，采用三维自编码器和自回归先验以最小化速率失真损失，实现编码效果优于现有的基于运动补偿或插值的视频压缩网络，并且在设计选择和压缩技术方面进行了系统评估和扩展，包括语义压缩、自适应压缩和多模态压缩，以便在非标准成像传感器捕获的多个模态数据上实现联合压缩。

Aug, 2019

本文研究了利用深度潜变量模型进行有损图像压缩的问题，并提出了迭代推理、离散优化的随机退火以及 bits-back 编码等方法，取得了新的最优表现。

Jun, 2020

该论文提出了一种基于条件自编码器的新型可变速率学习图像压缩框架，在一个网络中进行可变速率图像压缩，并提供拉格朗日乘子和量化 bin 大小两个速率控制参数，实验结果表明该模型提供了更好的率失真权衡。

Sep, 2019

通过引入自回归、分层和联合先验，我们提出了一种新的图像压缩模型，取得了目前最先进的压缩效果。

Sep, 2018

文章提出了一种基于深度生成模型和序列数据的变分自编码器模型，用于视频压缩，经测试取得了竞争性的压缩效果。

Oct, 2018

提出了基于 Transformer 的非线性变换和包含两个不同超先验的熵模型，通过有效地捕获输入图像的局部和全局信息以及利用远距关系提取长程信息，能够在速率 - 失真性能方面表现优于现有的方法。

Sep, 2023