在AI技术日新月异的时代，迪士尼的研究团队又一次引领潮流，推出了一种令人惊叹的图像压缩新方法。利用开源的Stable Diffusion V1.2模型，这一新技术能够以更低的比特率生成更真实的图像，令人耳目一新！被称为“编解码器”的这项创新，尽管比传统的JPEG和AV1编解码器复杂得多，但其效果却犹如魔法般出色。
研究表明，这种新方法在图像细节恢复上表现卓越，同时大幅降低了训练成本。研究人员巧妙地发现，量化误差与扩散模型中的噪声有着惊人的相似性，因此可以将传统的量化图像视为原始图像的噪声版本。通过利用扩散模型的去噪过程，这一技术能够重建出目标比特率下的图像。
在多项测试中，迪士尼的新方法在准确性和细节恢复方面超越了所有之前的技术，令人叹为观止！最令人兴奋的是，这一技术无需对扩散模型进行额外微调，便可高效利用现有基础模型。然而，尽管其效果无可匹敌，但在某些情况下可能会出现“幻觉”现象，即生成的图像中可能会出现与原始图像不符的细节。这一现象在涉及法律证据、面部识别及光学字符识别等对细节要求极高的应用场景中尤为需要关注。
如今，随着AI图像压缩技术的不断发展，未来面临的挑战也将逐渐浮现。为了实现更高效的图像存储，迪士尼团队经过长期探索终于推出了这一划时代的新技术。他们在Vimeo-90k数据集上进行了广泛训练，并在多个数据集上测试，结果显示该方法在多项图像质量指标上均表现出色。最终，用户研究也证实了这一技术在实际应用中的绝对优越性。
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