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基于基础扩散模型的有损图像压缩
利用扩散模型在图像压缩领域具有潜力,能够在极低码率下产生逼真且详细的重建结果。本研究提出了一种将扩散用于去除量化误差,以恢复传输图像潜在信息的去噪方法,相较于之前的方法,我们的方案只需要进行不到 10% 的扩散生成过程,并且无需对扩散模型进
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3 months ago
PromptCodec:基于分离表示学习的自适应特征感知提示编码的高保真神经语音编解码器
利用解耦表示学习为基准的特征感知提示编码器,我们提出了 PromptCodec,这是一种创新的端到端神经语音编解码模型,用于高压缩比下确保音频重建的高保真度。PromptCodec 通过整合提示编码器的额外特征表示,可以分配需要处理的语音信
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3 months ago
AAAI
极端学习图像多模态深度网络压缩
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
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a year ago
具备保真度可控的极端图像压缩技术:生成式对抗网络
一种基于 GAN 的图像压缩方法,通过采用两阶段的训练和网络插值技术,在极低比特率下重构高质量图像,可以平衡感知质量和保真度之间的权衡且优于现有的基于 GAN 的图像压缩模型。
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4 years ago
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