English(EN) PerQ: Inverse Generative Modeling for Neural Image Compression via Quantization Error Compensation

PerQ 通过逆生成建模重新定义图像压缩

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-21 04:00

研究人员推出了一种新颖的神经图像压缩方法 PerQ，该方法解决了像素保真度和感知质量之间的权衡问题。PerQ 将感知重建重新定义为逆生成建模，使用一个连接到现有失真优化骨干网络的速率条件流匹配补偿器。该方法可以在不牺牲骨干网络编码性能的情况下实现感知增强。在 Kodak 和 CLIC2020 等标准数据集上的实验表明，PerQ 实现了与生成式编解码器相当的感知质量，同时保持了具有竞争力的 PSNR，并且单个模型支持广泛的比特率范围。 AI

影响这项研究为神经图像压缩提供了一种新方法，有可能在不同比特率下提高感知质量。

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报道来源 [1]

arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Tianhao Peng, Ho Man Kwan, Fan Zhang, Shan Liu, Dave Bull · 2026-10-21 04:00

PerQ：通过量化误差补偿实现神经图像压缩的逆向生成模型

arXiv:2610.27374v1 Announce Type: new Abstract: Neural image codecs face a fundamental trade-off between pixel fidelity and perceptual quality. Distortion-optimized codecs preserve pixel-wise fidelity but produce blurred reconstructions at low bitrates, whereas generative codecs …

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PerQ：通过量化误差补偿实现神经图像压缩的逆向生成模型

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