Comp-X: On Defining an Interactive Learned Image Compression Paradigm With Expert-driven LLM Agent
作者: Yixin Gao, Xin Li, Xiaohan Pan, Runsen Feng, Bingchen Li, Yunpeng Qi, Yiting Lu, Zhengxue Cheng, Zhibo Chen, Jörn Ostermann
分类: cs.CV
发布日期: 2025-08-21
💡 一句话要点
提出Comp-X，利用专家驱动的LLM Agent实现智能交互式图像压缩。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 图像压缩 大型语言模型 交互式编码 专家系统 人工智能
📋 核心要点
- 现有图像编解码器模式有限，依赖人工选择，对非专业用户不友好，存在交互性不足的问题。
- Comp-X利用LLM Agent，结合专家反馈，实现对编码请求的理解、模式选择和工具使用，提升交互性。
- 提出的Comp-X在理解编码请求和文本交互方面表现出色，同时保持了可比的压缩性能。
📝 摘要（中文）
我们提出了Comp-X，这是第一个由大型语言模型（LLM）Agent强大的推理能力驱动的智能交互式图像压缩范例。值得注意的是，常用的图像编解码器通常受到有限的编码模式的限制，并且依赖于工程师手动选择模式，这使得它们对非专业用户不友好。为了克服这一点，我们通过引入三个关键创新来推进图像编码范例的演进：（i）多功能编码框架，它将各种目标/需求（包括人机感知、可变编码和空间比特分配）的不同编码模式统一到一个框架中。（ii）交互式编码Agent，我们提出了一种增强的上下文学习方法，通过编码专家反馈来教导LLM Agent如何理解编码请求、模式选择以及编码工具的使用。（iii）IIC-bench，这是第一个专门的基准，包含多样化的用户请求和来自编码专家的相应注释，该基准是为智能交互式图像压缩评估而系统设计的。大量的实验结果表明，我们提出的Comp-X可以有效地理解编码请求，并实现令人印象深刻的文本交互能力。同时，即使使用单一的编码框架，它也能保持相当的压缩性能，为图像压缩领域的人工通用智能（AGI）提供了一条有希望的途径。
🔬 方法详解
问题定义：现有图像压缩方法通常依赖于预定义的编码模式，并需要专业工程师手动选择。这使得非专业用户难以根据自身需求进行定制化的图像压缩。此外，现有的编解码器缺乏足够的交互性，无法根据用户的反馈进行调整，导致压缩效果不佳或无法满足特定需求。
核心思路：Comp-X的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大推理能力，构建一个智能交互式图像压缩系统。通过将编码专家的知识融入LLM Agent中，使其能够理解用户的编码请求，自动选择合适的编码模式，并利用编码工具进行图像压缩。这种方法旨在提高图像压缩的灵活性、易用性和智能化水平。
技术框架：Comp-X的整体框架包含三个主要组成部分：（1）多功能编码框架：将不同的编码模式（如人机感知、可变编码和空间比特分配）统一到一个框架中，实现多种编码目标。（2）交互式编码Agent：利用增强的上下文学习方法，通过编码专家反馈来训练LLM Agent，使其能够理解编码请求、选择编码模式和使用编码工具。（3）IIC-bench：一个专门设计的基准数据集，包含多样化的用户请求和编码专家的注释，用于评估智能交互式图像压缩系统的性能。
关键创新：Comp-X的关键创新在于将LLM Agent引入到图像压缩领域，并利用专家知识对其进行训练。这种方法使得图像压缩系统能够理解用户的自然语言请求，并根据请求自动选择合适的编码模式和参数。与传统的图像压缩方法相比，Comp-X具有更强的交互性和智能化水平。
关键设计：Comp-X的关键设计包括：（1）增强的上下文学习方法：利用编码专家的反馈来训练LLM Agent，使其能够更好地理解编码请求。（2）多功能编码框架：将不同的编码模式统一到一个框架中，实现多种编码目标。（3）IIC-bench基准数据集：提供多样化的用户请求和编码专家的注释，用于评估智能交互式图像压缩系统的性能。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未明确说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Comp-X能够有效地理解编码请求，并实现令人印象深刻的文本交互能力。即使使用单一的编码框架，Comp-X也能保持与传统方法相当的压缩性能。虽然论文中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但这些结果表明Comp-X在智能交互式图像压缩方面具有很大的潜力。
🎯 应用场景
Comp-X具有广泛的应用前景，例如智能图像编辑、云存储优化、移动设备图像处理等。它可以帮助非专业用户轻松实现高质量的图像压缩，并根据自身需求进行定制化设置。此外，Comp-X还可以应用于自动化图像处理流程，提高图像压缩的效率和智能化水平。未来，该技术有望在人工智能、计算机视觉等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
We present Comp-X, the first intelligently interactive image compression paradigm empowered by the impressive reasoning capability of large language model (LLM) agent. Notably, commonly used image codecs usually suffer from limited coding modes and rely on manual mode selection by engineers, making them unfriendly for unprofessional users. To overcome this, we advance the evolution of image coding paradigm by introducing three key innovations: (i) multi-functional coding framework, which unifies different coding modes of various objective/requirements, including human-machine perception, variable coding, and spatial bit allocation, into one framework. (ii) interactive coding agent, where we propose an augmented in-context learning method with coding expert feedback to teach the LLM agent how to understand the coding request, mode selection, and the use of the coding tools. (iii) IIC-bench, the first dedicated benchmark comprising diverse user requests and the corresponding annotations from coding experts, which is systematically designed for intelligently interactive image compression evaluation. Extensive experimental results demonstrate that our proposed Comp-X can understand the coding requests efficiently and achieve impressive textual interaction capability. Meanwhile, it can maintain comparable compression performance even with a single coding framework, providing a promising avenue for artificial general intelligence (AGI) in image compression.