CMC-Bench: Naar een nieuw paradigma van visuele signaalcompressie

CMC-Bench: Towards a New Paradigm of Visual Signal Compression

June 13, 2024

Auteurs: Chunyi Li, Xiele Wu, Haoning Wu, Donghui Feng, Zicheng Zhang, Guo Lu, Xiongkuo Min, Xiaohong Liu, Guangtao Zhai, Weisi Lin

cs.AI

Samenvatting

Ultra-laag bitrate beeldcompressie is een uitdagend en veeleisend onderwerp. Met de ontwikkeling van Large Multimodal Models (LMMs) is een Cross Modality Compression (CMC) paradigma van Beeld-Text-Beeld ontstaan. In vergelijking met traditionele codecs kan deze semantische compressie de beelddatagrootte reduceren tot 0,1\% of zelfs lager, wat sterke potentiële toepassingen heeft. Echter, CMC heeft bepaalde tekortkomingen in consistentie met het originele beeld en perceptuele kwaliteit. Om dit probleem aan te pakken, introduceren we CMC-Bench, een benchmark van de samenwerkende prestaties van Image-to-Text (I2T) en Text-to-Image (T2I) modellen voor beeldcompressie. Deze benchmark omvat respectievelijk 18.000 en 40.000 beelden om 6 mainstream I2T en 12 T2I modellen te verifiëren, inclusief 160.000 subjectieve voorkeursscores geannoteerd door menselijke experts. Bij ultra-lage bitrates bewijst dit artikel dat de combinatie van sommige I2T en T2I modellen de meest geavanceerde visuele signaalcodecs heeft overtroffen; tegelijkertijd benadrukt het waar LMMs verder geoptimaliseerd kunnen worden richting de compressietaak. We moedigen LMM-ontwikkelaars aan om deel te nemen aan deze test om de evolutie van visuele signaalcodecprotocollen te bevorderen.

English

Ultra-low bitrate image compression is a challenging and demanding topic. With the development of Large Multimodal Models (LMMs), a Cross Modality Compression (CMC) paradigm of Image-Text-Image has emerged. Compared with traditional codecs, this semantic-level compression can reduce image data size to 0.1\% or even lower, which has strong potential applications. However, CMC has certain defects in consistency with the original image and perceptual quality. To address this problem, we introduce CMC-Bench, a benchmark of the cooperative performance of Image-to-Text (I2T) and Text-to-Image (T2I) models for image compression. This benchmark covers 18,000 and 40,000 images respectively to verify 6 mainstream I2T and 12 T2I models, including 160,000 subjective preference scores annotated by human experts. At ultra-low bitrates, this paper proves that the combination of some I2T and T2I models has surpassed the most advanced visual signal codecs; meanwhile, it highlights where LMMs can be further optimized toward the compression task. We encourage LMM developers to participate in this test to promote the evolution of visual signal codec protocols.