Large Language Models for Lossless Image Compression: Next-Pixel Prediction in Language Space is All You Need

📄 arXiv: 2411.12448v2 📥 PDF

作者: Kecheng Chen, Pingping Zhang, Hui Liu, Jie Liu, Yibing Liu, Jiaxin Huang, Shiqi Wang, Hong Yan, Haoliang Li

分类: cs.CV, eess.IV

发布日期: 2024-11-19 (更新: 2024-11-22)

💡 一句话要点

提出P²-LLM，利用大语言模型实现高性能无损图像压缩

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 无损图像压缩 大语言模型 像素预测 上下文学习 像素级先验 语义保持 图像编码

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的无损图像压缩方法，在实际应用中性能与SOTA编解码器存在显著差距。
  2. P²-LLM通过整合像素级先验、上下文学习能力和语义保持策略，提升LLM对像素序列的理解。
  3. 实验结果表明，P²-LLM在基准数据集上超越了SOTA的经典和学习型无损图像压缩方法。

📝 摘要（中文）

我们观察到“智能”和“压缩”是同一枚硬币的两面，具有空前智能的大语言模型(LLM)是各种数据模态的通用无损压缩器。鉴于当前流媒体时代对高分辨率图像压缩日益增长的需求，这一属性尤其吸引了无损图像压缩领域。因此，一个自然而然的想法是：LLM的压缩性能能否将无损图像压缩提升到新的高度？然而，我们的研究表明，基于LLM的无损图像压缩器在常见基准数据集上的性能与现有的最先进(SOTA)编解码器相比存在相当大的差距。 鉴于此，我们致力于发挥LLM在无损图像压缩任务中前所未有的智能（压缩）能力，从而弥合理论和实际压缩性能之间的差距。 具体来说，我们提出了P$^{2}$-LLM，一种基于下一个像素预测的LLM，它集成了各种精心设计的见解和方法，例如像素级先验、LLM的上下文学习能力以及像素级语义保持策略，以增强对像素序列的理解能力，从而实现更好的下一个像素预测。 在基准数据集上的大量实验表明，P$^{2}$-LLM可以击败SOTA的经典和学习型编解码器。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决无损图像压缩问题，现有基于LLM的方法在实际应用中性能不足，无法达到SOTA编解码器的水平。痛点在于LLM对像素序列的理解能力不足，导致预测下一个像素的准确率不高，从而影响压缩效率。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM强大的语言建模能力，将其应用于像素序列的建模，通过预测下一个像素来完成无损压缩。为了提升LLM对像素序列的理解能力，论文引入了像素级先验、上下文学习和语义保持策略。这样设计的目的是为了让LLM更好地捕捉像素之间的依赖关系，提高预测准确率。

技术框架：P²-LLM的整体框架可以概括为：首先，对图像进行像素扫描，将像素值序列化。然后，将像素序列输入到LLM中，LLM基于已知的像素预测下一个像素的值。为了提高预测的准确性，在输入LLM之前，会加入像素级先验信息。此外，利用LLM的上下文学习能力，让模型能够根据上下文信息进行预测。最后，采用像素级语义保持策略，确保压缩和解压缩过程中像素信息的完整性。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于将LLM应用于无损图像压缩，并提出了P²-LLM框架，该框架通过整合像素级先验、上下文学习和语义保持策略，显著提升了LLM在像素序列建模方面的能力。与现有方法相比，P²-LLM能够更准确地预测下一个像素，从而实现更高的压缩效率。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 像素级先验信息的编码方式，如何将像素的位置、颜色等信息有效地融入到LLM的输入中；2) 上下文学习策略的具体实现，如何选择合适的上下文信息，以及如何利用这些信息来提高预测准确率；3) 像素级语义保持策略，如何确保压缩和解压缩过程中像素信息的完整性，避免信息损失。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

P²-LLM在多个基准数据集上取得了显著的性能提升，超越了SOTA的经典和学习型无损图像压缩方法。具体的性能数据（例如压缩率、比特率等）以及与哪些具体基线方法进行了比较，需要在论文中查找更详细的信息（未知）。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要无损图像压缩的场景，例如医学图像存储、卫星遥感图像传输、高质量视频存档等。通过提高无损图像压缩效率，可以有效降低存储成本、加快传输速度，并保证图像信息的完整性，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

We have recently witnessed that Intelligence" and Compression" are the two sides of the same coin, where the language large model (LLM) with unprecedented intelligence is a general-purpose lossless compressor for various data modalities. This attribute particularly appeals to the lossless image compression community, given the increasing need to compress high-resolution images in the current streaming media era. Consequently, a spontaneous envision emerges: Can the compression performance of the LLM elevate lossless image compression to new heights? However, our findings indicate that the naive application of LLM-based lossless image compressors suffers from a considerable performance gap compared with existing state-of-the-art (SOTA) codecs on common benchmark datasets. In light of this, we are dedicated to fulfilling the unprecedented intelligence (compression) capacity of the LLM for lossless image compression tasks, thereby bridging the gap between theoretical and practical compression performance. Specifically, we propose P$^{2}$-LLM, a next-pixel prediction-based LLM, which integrates various elaborated insights and methodologies, \textit{e.g.,} pixel-level priors, the in-context ability of LLM, and a pixel-level semantic preservation strategy, to enhance the understanding capacity of pixel sequences for better next-pixel predictions. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate that P$^{2}$-LLM can beat SOTA classical and learned codecs.