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Stable Diffusion压缩图像技术探析，效果惊人还未达极致
发布时间：2024-08-16 09:22:05 浏览量：218次
近期有一项名为Stable Diffusion的图像压缩技术备受瞩目，可能还有更多潜力等待挖掘。一位名叫Matthias Bühlmann的博主对这一技术进行了深入实验研究，发现Stable Diffusion作为一种图像压缩编解码器表现出色。在实验过程中，与JPG和WebP相比，Stable Diffusion在小文件大小下保留了更出色的图像质量。
实验分析结果
根据Matthias Bühlmann的分析，Stable Diffusion使用三个串联的训练好的人工神经网络，分别是变分自编码器（VAE）、U-Net和文本编码器。其中，VAE对图像进行编码和解码，并将潜在表征转换为更低分辨率、更高精度的形式。
VAE的潜在表征经过压缩后发现重构图像质量并不会明显下降，而对潜在表征进行采样或应用其他有损压缩方法则会影响重构质量。Matthias Bühlmann的实验还发现了一些意外之处，通过特定算法的进一步量化结果十分出色。
动物照片，从左至右：JPG (5.66kB), WebP (6.74kB), Stable Diffusion (4.97kB)。
实验讨论
尽管Stable Diffusion在压缩图像方面效果明显好于JPG和WebP，但在某些指标上并没有明显优势。特别是在保留细节方面，Stable Diffusion表现更佳，但受到压缩伪影的影响，一些特征可能会发生变化。
对于小字体文本和人脸特征的保留方面，Stable Diffusion v1.4不够理想，但在人脸生成方面，v1.5模型拥有更好表现。
左：Ground Truth；中：经过VAE roundtrip (32-bit潜在特征)；右：从palettized去噪8-bit潜在特征解码的结果。
结论
实验结果表明Stable Diffusion在图像压缩方面展现出令人惊艳的效果，但仍有改进空间。Stable Diffusion的未来版本可能会进一步优化图像压缩特性。
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