Vi föreslår och studerar problemet med distributionsbevarande förlustkompression. Motiverad av de senaste framstegen i extrem bildkompression som gör det möjligt att upprätthålla artefaktfria rekonstruktioner även vid mycket låga bithastigheter, föreslår vi att optimera hastighetsförvrängning kompromiss under tvånget att de rekonstruerade proverna följer fördelningen av träningsdata. Det resulterande kompressionssystemet återvinner båda ändarna av spektrumet: Å ena sidan, på noll bitrate det lär sig en generativ modell av data, och på hög nog bitrates det uppnår perfekt rekonstruktion. Dessutom, för mellanliggande bithastigheter det smidigt interpolerar mellan att lära sig en generativ modell av träningsdata och perfekt rekonstruera träningsprover. Vi studerar flera metoder för att ungefär lösa det föreslagna optimeringsproblemet, inklusive en ny kombination av Wasserstein GAN och Wasserstein Autoencoder, och presenterar en omfattande teoretisk och empirisk karakterisering av de föreslagna kompressionssystemen.
REF försöker ta itu med samma problem genom att införa en distributionsmatchningsrestriktion, där de rekonstruerade proverna uppmuntras att följa utbildningsdatadistributionen.
Deep Generative Models for Distribution-Preserving Lossy Compression
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}