Исследовательская группа Disney недавно объявила о инновационной технологии сжатия изображений, которая значительно снижает скорость передачи данных, обеспечивая при этом качество изображения. Эта технология реконструирует более реалистичные детали изображения с низкими показателями битов, умно объединяя ошибку квантования и обработку шума, и получила более высокие оценки в тестировании пользовательского опыта, чем конкуренты. По сравнению с традиционными кодеками, такими как JPEG и AV1, хотя их сложность улучшилась, их преимущества в качестве качества изображения и эффективности обработки более значительны, что имеет большое значение для области хранения и передачи изображений.
Disney Research недавно выпустила инновационную технологию сжатия изображений, которая может генерировать более реалистичные эффекты изображения, сохраняя при этом низкие показатели передачи данных.
Хотя эта новая технология Codec имеет улучшенную сложность по сравнению с традиционными кодеками, такими как JPEG и AV1, она показала значительные преимущества в качестве качества изображения и эффективности обработки. Исследовательская группа обнаружила, что, объединив ошибку квантования с обработкой шума при обработке изображений, детали изображения могут быть лучше реконструированы с целевой скоростью.
Сравнение метода сжатия Диснея с предыдущими методами. Автор утверждает, что детализирует восстановление улучшилось при предоставлении модели, которая не требует сотни тысяч долларов на обучении и работает быстрее, чем самый близкий метод эквивалентной конкуренции.
Исследователи заявили, что новая технология требует лишь менее 10% от полного процесса обработки и не требует серьезных изменений в архитектуре системы. В реальном тестировании качество изображения, реконструированное этой технологией, все еще более популярно для конечных пользователей, даже если другие методы сжатия используют вдвое больше скорости битов.
Однако эта технология также имеет некоторые ограничения. В определенных конкретных случаях реконструированное изображение может испытывать тонкую неточность, такую как небольшая кривая прямых линий или небольшое искажение границ мелких объектов. Эти проблемы в основном связаны с ограничениями размеров функций системы.
В практическом тестировании приложений исследовательская группа использовала несколько наборов данных для оценки, в том числе Kodak, CLIC2022 и COCO30K. Индикаторы оценки охватывают множественные измерения, такие как пиковое отношение сигнал / шум (PSNR), индекс воспринимаемого обучения (LPIP), многомасштабный индекс структурного сходства (MS-SSIM) и начальное расстояние FROCHET (FID).
Далее сравните новый подход Диснея (выделенный в зеленом) с другими подходами.
Пользовательские исследования используют метод обязательного отбора и оценивается через систему рейтинга ELO, аналогичную шахматной чемпионате. Результаты показывают, что даже с конкурентами, использующими в два раза больше данных, новая технология Disney по -прежнему заработала значительно более высокие рейтинги пользователей.
С точки зрения скорости обработки, новая технология значительно улучшилась по сравнению с ее основными конкурентами, при этом время обработки сокращено с 6,87 секунды до 3,49 секунды. Это повышение эффективности, в сочетании с превосходным эффектом сжатия, делает эту технологию важную ценность применения в полях хранения и передачи изображений.
Стоит отметить, что разработка технологии сжатия изображений имеет большое значение для решения таких проблем, как глобальное хранение данных, трансмиссия потоковой медиа и потребление энергии. Хотя лучшие технологические решения не всегда получают наиболее широкое признание рынка, эта инновация Disney предлагает отрасли решение, которое достигает хорошего баланса между эффективностью и производительностью.
Короче говоря, технология сжатия изображений Disney сделала значительные прорывы в области эффективности и качества изображений, внедряя новые возможности в область обработки изображений, а будущие разработки стоит ожидать.