基于平行适配器的图像压缩方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118657842B

    公开(公告)日:2024-12-03

    申请号:CN202411142878.9

    申请日:2024-08-20

    Abstract: 本申请公开了一种基于平行适配器的图像压缩方法、装置、设备及存储介质,涉及计算机技术领域,基于平行适配器的图像压缩方法包括:获取原始图像、原始图像的多张编辑图像以及原始图像的隐式神经表示网络;根据隐式神经表示和多个平行适配器进行网络并联,生成待训练压缩网络;根据多张编辑图像对待训练压缩网络进行训练,得到目标图像压缩网络;根据目标图像压缩网络得到原始图像以及各编辑图像的图像压缩结果。通过上述方式,在隐式神经表示的网络结构中并联多个平行适配器,使用平行适配器来存储不同INRs之间的残差,从而节约多个INRs所需的存储空间,使用模型微调的方式有效缓解了INR冗余存储的问题,提高了图像压缩的灵活性。

    基于平行适配器的图像压缩方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118657842A

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202411142878.9

    申请日:2024-08-20

    Abstract: 本申请公开了一种基于平行适配器的图像压缩方法、装置、设备及存储介质,涉及计算机技术领域,基于平行适配器的图像压缩方法包括:获取原始图像、原始图像的多张编辑图像以及原始图像的隐式神经表示网络;根据隐式神经表示和多个平行适配器进行网络并联,生成待训练压缩网络;根据多张编辑图像对待训练压缩网络进行训练,得到目标图像压缩网络;根据目标图像压缩网络得到原始图像以及各编辑图像的图像压缩结果。通过上述方式,在隐式神经表示的网络结构中并联多个平行适配器,使用平行适配器来存储不同INRs之间的残差,从而节约多个INRs所需的存储空间,使用模型微调的方式有效缓解了INR冗余存储的问题,提高了图像压缩的灵活性。

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