MLIC：解决图像压缩全局上下文捕捉二次复杂度问题

MLIC：解决图像压缩全局上下文捕捉二次复杂度问题

MLIC [ACMMM 2023 / NCW ICML 2023] Multi-Reference Entropy Models for Learned Image Compression 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/MLIC

项目介绍

MLIC（Multi-Reference Entropy Model for Learned Image Compression）是一个创新的图像压缩框架，旨在解决传统图像压缩中全局上下文捕捉的二次复杂度问题。MLIC 通过引入多参考熵模型，有效提升了图像压缩的效率和性能，已经在ACMMM 2023会议上发表相关成果，并且MLIC++版本在ICML 2023的Neural Compression Workshop上获得了接受。

项目技术分析

MLIC的核心在于其多参考熵模型，该模型通过优化图像的局部特征和全局上下文之间的关系，实现了更为高效的图像压缩。在传统方法中，全局上下文的捕获往往涉及到二次复杂度的时间消耗，而MLIC通过线性复杂度的多参考熵模型，大幅降低了计算成本。

技术亮点：

1. 多参考熵模型：借鉴了多参考帧的视频编码思想，应用于图像压缩，提升了压缩效率。
2. 线性复杂度：MLIC++优化了原有的算法，将复杂度从二次降低到线性，极大提升了计算效率。
3. 性能优异：在多个标准数据集上的测试结果显示，MLIC在压缩效率和图像质量上均表现卓越。

项目及应用场景

MLIC适用于多种图像压缩场景，特别是在对压缩速度和质量都有较高要求的领域。以下是一些典型的应用场景：

1. 图像传输：在无线通信中，快速压缩图像可以减少传输时间和带宽成本。
2. 存储优化：在存储资源有限的环境中，如移动设备或嵌入式系统，高效的图像压缩算法可以显著节省存储空间。
3. 云计算：在云计算服务中，图像数据的压缩可以降低数据中心的存储和传输负担。

项目特点

MLIC项目具有以下几个显著特点：

• 创新性：首次将多参考帧编码思想应用于图像压缩，提出线性复杂度的熵模型。
• 高性能：在多个标准数据集上，MLIC都取得了优异的性能，其压缩效率和图像质量均得到显著提升。
• 易用性：项目提供了详细的文档和预训练模型，用户可以快速上手并应用于实际场景中。
• 持续更新：项目维护者持续更新代码和模型，不断优化性能和用户体验。

MLIC项目的发布为图像压缩领域带来了新的视角和解决方案，其创新的思路和高效的表现值得广大学者和开发者关注和尝试。通过优化算法和持续的研究，MLIC有望在未来的图像处理领域发挥更加重要的作用。

MLIC [ACMMM 2023 / NCW ICML 2023] Multi-Reference Entropy Models for Learned Image Compression 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/MLIC