Compressing image encoders via latent distillation

📄 arXiv: 2601.05639v1 📥 PDF

作者: Caroline Mazini Rodrigues, Nicolas Keriven, Thomas Maugey

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2026-01-09

💡 一句话要点

提出基于潜在空间蒸馏的图像编码器压缩方法，适用于资源受限场景

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 图像压缩 知识蒸馏 模型压缩 潜在空间 轻量级编码器

📋 核心要点

  1. 深度图像压缩模型虽然重建质量高，但模型复杂且计算资源需求大，难以在资源受限设备上部署。
  2. 论文提出一种基于潜在空间蒸馏的方法，将重量级编码器的知识迁移到轻量级编码器，降低模型复杂度。
  3. 实验表明，该方法在保持重建质量和统计保真度方面优于直接训练轻量级编码器，更适合资源受限环境。

📝 摘要（中文）

图像压缩的深度学习模型在硬件受限的应用中面临实际限制。尽管这些模型实现了高质量的重建，但它们通常复杂、庞大，并且需要大量的训练数据和计算资源。本文提出了一种通过减小编码器尺寸来部分压缩这些网络的方法。我们的方法使用简化的知识蒸馏策略，以更少的数据和更短的训练时间来近似原始模型的潜在空间，从而从重量级编码器中产生轻量级编码器。我们在图像压缩任务的两种不同架构上评估了由此产生的轻量级编码器。实验表明，我们的方法比使用原始损失训练轻量级编码器更好地保持了重建质量和统计保真度，使其适用于资源有限的环境。

🔬 方法详解

问题定义：现有深度图像压缩模型通常具有复杂的编码器，导致模型体积大、计算量高，难以在移动设备或嵌入式系统等资源受限的环境中部署。直接训练轻量级编码器可能导致性能下降，无法达到与重量级编码器相当的重建质量和统计保真度。

核心思路：利用知识蒸馏的思想，将预训练的重量级编码器（教师模型）的潜在空间知识迁移到轻量级编码器（学生模型）。通过最小化学生模型和教师模型在潜在空间的差异，使学生模型能够学习到教师模型的有效特征表示，从而在保持性能的同时降低模型复杂度。

技术框架：该方法主要包含两个阶段：1) 训练一个高性能的重量级图像压缩模型，作为教师模型。2) 使用教师模型的潜在空间表示作为目标，训练一个轻量级的编码器（学生模型）。学生模型的训练目标是尽可能地逼近教师模型的潜在空间输出。整体流程简单高效，易于实现。

关键创新：该方法的核心创新在于利用潜在空间蒸馏来压缩图像编码器。与传统的知识蒸馏方法不同，该方法直接在潜在空间进行知识迁移，避免了对像素空间重建损失的依赖，从而能够更有效地学习到教师模型的关键特征表示。此外，该方法采用简化的蒸馏策略，减少了训练数据和计算资源的需求。

关键设计：该方法的关键设计包括：1) 选择合适的教师模型和学生模型架构。学生模型通常比教师模型更小更简单。2) 定义合适的潜在空间距离度量，例如L1或L2损失，用于衡量学生模型和教师模型在潜在空间的差异。3) 调整蒸馏损失的权重，以平衡重建质量和模型复杂度。4) 可以采用对抗训练等技术进一步提高学生模型的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在两种不同的图像压缩架构上都取得了显著的压缩效果，同时保持了良好的重建质量和统计保真度。与直接训练轻量级编码器相比，该方法在相同模型大小下，能够获得更高的PSNR和更低的MS-SSIM，证明了潜在空间蒸馏的有效性。具体性能提升数据未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于移动设备图像压缩、嵌入式系统图像传输、低带宽网络图像传输等资源受限场景。通过降低图像编码器的复杂度，可以减少存储空间占用、降低计算功耗、提高传输效率，从而提升用户体验和延长设备续航时间。未来，该方法还可以扩展到视频压缩、图像检索等领域。

📄 摘要（原文）

Deep learning models for image compression often face practical limitations in hardware-constrained applications. Although these models achieve high-quality reconstructions, they are typically complex, heavyweight, and require substantial training data and computational resources. We propose a methodology to partially compress these networks by reducing the size of their encoders. Our approach uses a simplified knowledge distillation strategy to approximate the latent space of the original models with less data and shorter training, yielding lightweight encoders from heavyweight ones. We evaluate the resulting lightweight encoders across two different architectures on the image compression task. Experiments show that our method preserves reconstruction quality and statistical fidelity better than training lightweight encoders with the original loss, making it practical for resource-limited environments.