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这种方法能很好地将受关注的局部区域帧质量提升 ， 让我们有更好的观看效果 ， 而不是在视频被压缩时 ， 看到的整幅图像都是“打上马赛克”的样子 。

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据高通表示 ， 这种语义感知的图像压缩 ， 目前已经在扩展到视频压缩上了 ， 同样是关注局部的方法 ， 效果也非常不错 。
而基于GAN的方法 ， 则更加致力于用更少的比特数生成视觉效果同样好的图像质量：

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据高通表示 ， 数据集来自CVPR中一个针对图像压缩的Workshop CLIC ， 提供了大约1600张的高清图片 ， 利用自研的模型 ， 能在上面训练出很好的效果：

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也就是开头的图片效果 ， 即使在大小被压缩后 ， 基于GAN的图像还是能取得更好的视觉质量：

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期待这些技术能马上应用到手机等设备上 ， 让我们看视频的时候真正变得不卡 。
相关论文：
[1]https://arxiv.org/abs/2104.00531
[2]https://arxiv.org/abs/2101.08687
参考链接：
[1]https://www.qualcomm.com/news/onq/2021/07/14/how-ai-research-enabling-next-gen-codecs
[2]https://github.com/leandromoreira/digital_video_introduction
来源：量子位

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