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摘要： 目录简介原理介绍 简介 先说结论：JPEG中的质量参数允许取1~100间的任意一个整数。质量取得越大，压缩比就越低，压缩后的图像文件占用空间就越大，压缩后的图像与原图的相似度就越高，甚至当质量取100时，JPEG就变成了无损压缩算法。 原理介绍 量化表是固定的，亮度(Y)和色度(Cb、Cr)矩阵需要 阅读全文

摘要： 打开 .png 格式的图像时，计算机会进行以下步骤： 读取文件头：计算机首先读取图像文件的文件头，确定这是一个 .png 格式的文件。 解析图像数据：计算机会解析图像数据块，这些数据块包含了图像的像素信息、色彩类型、图像尺寸等。这些数据块的格式和内容在 PNG 规范中有详细定义。 解压缩数据：PNG 阅读全文

摘要： 本地图像在上传服务器时，由于所占存储空间比较大，一般会进行压缩上传： 一般分为前端压缩和后端压缩。 前端压缩：在上传之前在客户端的进行压缩，然后再上传。 后端压缩：在服务器端接收到上传的图片后，在服务器端对图片进行压缩。 通常进行先进行前端压缩，然后如果图像仍然太大，则会进行二次压缩。 那么上传时的 阅读全文

摘要： 其实现原理非常像之前学的图像压缩的兄弟——视频压缩： VAE Encoder（变分视频压缩，将其压缩到低维的隐空间中降低计算量） 借用Google DeepMind的NaViT (2023.07) 支持了原始比例和分辨率，从而使其采样灵活并提高取景构图能力。 Transform Diffusion 阅读全文

摘要： 目录简介训练过程将可视化数据转化为patch使用不同分辨率、持续时间及纵横比的视频数据的优势关键点 参考openAi提供的技术文档：https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators 简介 Sora 是一种通 阅读全文

摘要： 目录简介模型核心代码性能实验 简介 描述了一个变分自编码器的端到端图像压缩模型。这个模型结合了超先验来捕获潜在表示的空间依赖性，这种超先验涉及到了边信息。并且该模型与底层的自编码器结合一起进行端到端优化。 模型 熵编码依赖于编码器和解码器共享的量化表示的先验概率模型（熵模型）。这种压缩潜在表示的熵模 阅读全文

摘要： 1 可以ctrl+9打开命令行，在命令行输入命令 GRAPHICSCONFIG 2 得到以下图片 3 点击详细信息 4 选中，平滑线显示 5 会发现图像变得平滑 阅读全文

摘要： 目录安装pytorch环境首先使用conda创建新环境（python和cuda版本根据自己服务器类型选择）然后在新环境安装相应版本的pytoch，（可去官网查找安装命令）https://pytorch.org安装教程遇到的问题下载compressai 安装pytorch环境 首先使用conda创建新 阅读全文

摘要： 在安装compressai的时候，想用它自带的setup.py把相应库安装好，但是需要先下载pybind11 下载时遇到如下问题： ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 2] No such file or direc 阅读全文

摘要： 目录简介创新之处模型结构实验结果 什么是Quantization-Aware量化感知？ 简介 该文章基于VAE提出一种多层次的图像压缩方法 专门设计了用于快速解码(CPU)的QARV网络结构，并为可变速率压缩提出自适应归一化操作。 创新之处 提出了一个算法模型，实现了更快的解码速度和更好的R-D性能 阅读全文