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Stable Diffusion壓縮圖像技術探析，效果驚人還未達極致

發(fā)布時間：2024-08-16 09:22:05 瀏覽量：234次

近期有一項名為Stable Diffusion的圖像壓縮技術備受矚目，可能還有更多潛力等待挖掘。一位名叫Matthias Bühlmann的博主對這一技術進行了深入實驗研究，發(fā)現(xiàn)Stable Diffusion作為一種圖像壓縮編解碼器表現(xiàn)出色。在實驗過程中，與JPG和WebP相比，Stable Diffusion在小文件大小下保留了更出色的圖像質量。

實驗分析結果

根據(jù)Matthias Bühlmann的分析，Stable Diffusion使用三個串聯(lián)的訓練好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡，分別是變分自編碼器（VAE）、U-Net和文本編碼器。其中，VAE對圖像進行編碼和解碼，并將潛在表征轉換為更低分辨率、更高精度的形式。

VAE的潛在表征經(jīng)過壓縮后發(fā)現(xiàn)重構圖像質量并不會明顯下降，而對潛在表征進行采樣或應用其他有損壓縮方法則會影響重構質量。Matthias Bühlmann的實驗還發(fā)現(xiàn)了一些意外之處，通過特定算法的進一步量化結果十分出色。

動物照片壓縮效果

動物照片，從左至右：JPG (5.66kB), WebP (6.74kB), Stable Diffusion (4.97kB)。

實驗討論

盡管Stable Diffusion在壓縮圖像方面效果明顯好于JPG和WebP，但在某些指標上并沒有明顯優(yōu)勢。特別是在保留細節(jié)方面，Stable Diffusion表現(xiàn)更佳，但受到壓縮偽影的影響，一些特征可能會發(fā)生變化。

對于小字體文本和人臉特征的保留方面，Stable Diffusion v1.4不夠理想，但在人臉生成方面，v1.5模型擁有更好表現(xiàn)。

潛在特征解碼結果

左：Ground Truth；中：經(jīng)過VAE roundtrip (32-bit潛在特征)；右：從palettized去噪8-bit潛在特征解碼的結果。

結論

實驗結果表明Stable Diffusion在圖像壓縮方面展現(xiàn)出令人驚艷的效果，但仍有改進空間。Stable Diffusion的未來版本可能會進一步優(yōu)化圖像壓縮特性。

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