디즈니 리서치 팀은 최근 이미지 품질을 보장하면서 데이터 전송 속도를 크게 줄이는 혁신적인 이미지 압축 기술을 발표했습니다. 이 기술은 양자화 오류 및 소음 처리를 영리하게 결합하여 낮은 비트 속도로보다 현실적인 이미지 세부 사항을 재구성하고 경쟁 업체보다 사용자 경험 테스트에서 더 높은 등급을 받았습니다. JPEG 및 AV1과 같은 기존 코덱과 비교할 때 복잡성이 향상되었지만 이미지 품질 및 처리 효율의 장점이 더 중요하므로 이미지 저장 및 전송 분야에 큰 의미가 있습니다.
Disney Research는 최근 데이터 전송 속도가 낮은 동시에보다 현실적인 이미지 효과를 생성 할 수있는 혁신적인 이미지 압축 기술을 발표했습니다.
이 새로운 코덱 기술은 JPEG 및 AV1과 같은 기존 코덱에 비해 복잡성을 향상 시켰지만 이미지 품질 및 처리 효율성에서 상당한 이점을 보여주었습니다. 연구팀은 이미지 처리에서 양자화 오차를 노이즈 처리와 결합함으로써 이미지 세부 사항을 대상 비트 속도로 더 잘 재구성 할 수 있음을 발견했습니다.
디즈니 압축 방법과 이전 방법과 비교. 저자는 세부 사항 복구가 개선되었으며 교육에 수십만 달러가 필요하지 않은 모델을 제공하고 가장 가까운 동등한 경쟁 방법보다 빠르게 실행한다고 주장합니다.
연구원들은 새로운 기술이 완전한 처리 프로세스의 10% 미만 만 필요하며 시스템 아키텍처에 큰 변화가 필요하지 않다고 말했다. 실제 테스트 에서이 기술로 재구성 된 이미지 품질은 다른 압축 방법이 비트 속도의 두 배를 사용하더라도 최종 사용자에게 더 인기가 있습니다.
그러나이 기술에는 몇 가지 한계가 있습니다. 특정 특정 경우에, 재구성 된 이미지는 약간의 직선 곡선 또는 작은 물체의 경계의 약간의 왜곡과 같은 미묘한 부정확성을 경험할 수 있습니다. 이러한 문제는 주로 시스템 기능 차원의 한계에서 비롯됩니다.
실제 응용 프로그램 테스트에서 연구팀은 Kodak, CLIC2022 및 CoCO30K를 포함한 여러 데이터 세트를 평가하기 위해 여러 데이터 세트를 사용했습니다. 평가 지표는 피크 신호 대 잡음비 (PSNR), 학습인지 유사성 인덱스 (LPIP), 다중 규모 구조적 유사성 지수 (MS-SSIM) 및 Fréchet 초기 거리 (FID)와 같은 여러 차원을 포함합니다.
Disney의 새로운 접근 방식 (녹색으로 강조)을 다른 접근법과 비교하십시오.
사용자 연구는 필수 선택 방법을 채택하며 체스 챔피언십과 유사한 ELO 등급 시스템을 통해 평가됩니다. 결과는 데이터 양의 두 배를 사용하는 경쟁 업체의 경우에도 Disney의 새로운 기술은 여전히 사용자 등급을 상당히 더 많이 얻었음을 보여줍니다.
처리 속도 측면에서, 새로운 기술은 주요 경쟁 업체에 비해 크게 향상되었으며, 처리 시간은 6.87 초에서 3.49 초로 단축되었습니다. 우수한 압축 효과와 함께이 효율성 개선은이 기술이 이미지 저장 및 전송 분야에서 중요한 적용 값을 갖습니다.
이미지 압축 기술의 개발은 글로벌 데이터 저장, 스트리밍 미디어 전송 및 에너지 소비와 같은 문제를 해결하는 데 큰 의미가 있습니다. 최고의 기술 솔루션이 항상 가장 넓은 시장 인식을 얻지는 못하지만이 디즈니 혁신은 업계에 효율성과 성능 사이의 균형을 잘 파악하는 솔루션을 제공합니다.
요컨대, Disney의 이미지 압축 기술은 효율성과 이미지 품질에 상당한 돌파구를 만들어 이미지 처리 분야에 새로운 가능성을 가져 왔으며 향후 개발은 기대할 가치가 있습니다.