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TOOL · CL_344188 · Nov 6 · 05:00

新型神经图像压缩模型IE-PFA实现SOTA性能

研究人员开发了一种新颖的神经图像压缩模型IE-PFA，它整合了内部图像先验和源自自然图像常见模式的外部先验。该模型利用基于RWKV的模块高效融合这些先验，并采用仅训练机制进行对齐，实现了最先进的率失真性能。IE-PFA支持64个质量级别的可变比特率编码，并且与现有方法相比，编码和解码速度显著提高，平均BD-Rate比VTM-22.0-Intra节省21.65%。