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RDEIC: Accelerating Diffusion-Based Extreme Image Compression With Relay Residual Diffusion
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AI
DOI：10.1109/TCSVT.2025.3578127.png)
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摘要
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基于扩散的极端图像压缩方法在极低比特率下取得了令人印象深刻的效果。然而，受限于从纯噪声开始的迭代去噪过程，这些方法在保真度和效率方面均存在局限。为解决这两个问题，我们提出了一种基于接力残差扩散的极端图像压缩方法（RDEIC），该方法利用压缩特征初始化和残差扩散。具体而言，我们首先使用添加噪声后的图像压缩潜在特征，而非纯噪声，作为去噪过程的起始点，以消除不必要的初始去噪阶段。其次，我们直接从Stable Diffusion的原扩散方程推导出一种新的残差扩散方程，通过迭代移除添加的噪声以及压缩潜在特征与目标潜在特征之间的残差来重建原始图像。通过这种方式，我们有效结合了残差扩散的高效性以及Stable Diffusion强大的生成能力。第三，我们提出了一种固定步长微调策略，以消除训练阶段与推理阶段之间的差异，从而进一步提高重建质量。大量实验表明，所提出的RDEIC在视觉质量方面达到了当前最佳水平，并在保真度和效率上均优于现有的基于扩散的极端图像压缩方法。源代码和预训练模型可从https://github.com/huai-chang/RDEIC获取。
Keyword:
Image compression
compressed latent features
residual diffusion
extremely low bitrates
期刊
IF:
11.1
论文数:
888
被引数:
3.1W
机构
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