基于 Transformer 的可变图像质量目标图像压缩
计算机视觉与模式识别
2023-09-25 v1 多媒体
摘要
本文提出一种基于 Transformer 的图像压缩系统，可根据用户偏好实现可变的图像质量目标。针对不同的质量目标优化学习型编解码器，会得到具有不同视觉特征的重建图像。我们的方法为用户提供了使用单一共享模型在两种图像质量目标间进行权衡的灵活性。受提示微调（prompt-tuning）技术成功的启发，我们引入提示令牌（prompt tokens）来调节基于 Transformer 的自编码器。这些提示令牌通过学习的提示生成网络，根据用户偏好与输入图像自适应生成。在常用质量度量上的大量实验证明了我们的方法在使编码和/或解码过程适应可变质量目标方面的有效性。在提供额外灵活性的同时，我们所提方法在率失真性能上与单目标方法相当。
引用
@article{arxiv.2309.12717,
title = {Transformer-based Image Compression with Variable Image Quality Objectives},
author = {Chia-Hao Kao and Yi-Hsin Chen and Cheng Chien and Wei-Chen Chiu and Wen-Hsiao Peng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.12717},
year = {2023}
}