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English(EN) Marrying Capacity and Precision for Efficient 2D Gaussian Image Representation

新的CP-GS框架优化二维高斯图像表示

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了CP-GS，一种新颖的二维高斯图像表示框架，在共享速率约束下优化了容量和精度。该方法动态地将高斯预算重新分配给表示需求更高的区域，并采用分层失真感知量化来分配跨属性的精度。在DIV2K和Kodak等标准数据集上的实验表明，CP-GS在不同预算下的速率-失真性能优于现有的二维高斯和隐式神经表示。 AI

影响 这项研究可能带来更高效的图像压缩和表示技术。

排序理由 这是一篇详细介绍图像表示新技术的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Lin Dong, Qi Ming, Liuqian Wang, Wentao Chao, Yufei Gao, Chengming Liu, Lei Shi ·

    融合容量与精度，实现高效二维高斯图像表示

    arXiv:2611.13784v1 Announce Type: new Abstract: 2D Gaussian representations provide an explicit and efficient way to represent images, but their rate-distortion performance under limited budgets depends critically on how Gaussian capacity and parameter precision are allocated. Ex…

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