研究人员开发了一种使用可训练多线性基进行图像压缩的新方法，该方法借鉴了量子多体理论。这些基以等距张量网络的形式参数化，并在酉矩阵上进行优化，旨在提高压缩效率，超越离散傅里叶变换和离散余弦变换等传统方法。新方法在性能上持续优于固定的非参数基，在压缩Quick Draw线条图方面表现尤为突出，在同等重建质量下，其字节数比JPEG减少了约20%。 AI
影响 有望实现更高效的图像和视频压缩，从而影响存储和传输成本。
排序理由 详细介绍图像压缩新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.4]
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