Generative Latent Diffusion for Efficient Spatiotemporal Data Reduction
作者: Xiao Li, Liangji Zhu, Anand Rangarajan, Sanjay Ranka
分类: cs.LG, cs.CV
发布日期: 2025-07-02
备注: 10 pages
💡 一句话要点
提出基于生成式隐空间扩散模型的高效时空数据压缩方法
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 时空数据压缩 生成模型 扩散模型 变分自编码器 视频压缩
📋 核心要点
- 现有生成模型在数据压缩应用中，存在可控性差、重建精度不足的挑战。
- 该方法将变分自编码器与条件扩散模型结合，仅压缩关键帧，通过生成式插值重建其他帧。
- 实验表明，该方法在多个数据集上实现了更高的压缩率，并在相同重建误差下优于现有方法。
📝 摘要（中文）
生成模型在条件设定下表现出强大的性能，可以被视为一种数据压缩形式，其中条件作为紧凑的表示。然而，它们有限的可控性和重建精度限制了其在数据压缩中的实际应用。本文提出了一种高效的隐空间扩散框架，通过将变分自编码器与条件扩散模型相结合来弥合这一差距。我们的方法仅将少量关键帧压缩到隐空间，并使用它们作为条件输入，通过生成式插值重建剩余帧，从而无需存储每个帧的隐空间表示。这种方法能够在实现精确时空重建的同时，显著降低存储成本。在多个数据集上的实验结果表明，我们的方法比基于规则的最先进压缩器（如SZ3）实现了高达10倍的压缩率，并且在相同的重建误差下，比领先的基于学习的方法提高了高达63%的性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决时空数据（如视频）的高效压缩问题。现有方法，包括传统的压缩算法和基于学习的方法，在压缩率和重建质量之间难以取得平衡。传统的压缩算法可能无法充分利用时空数据的冗余性，而基于学习的方法可能需要存储每个帧的潜在表示，导致存储成本较高。
核心思路：论文的核心思路是利用生成模型强大的生成能力，仅对少量关键帧进行压缩，然后利用这些关键帧作为条件，通过生成式插值来重建剩余的帧。这样可以避免存储所有帧的潜在表示，从而显著降低存储成本。同时，利用扩散模型强大的生成能力，可以保证重建的质量。
技术框架：该方法的技术框架主要包括两个部分：变分自编码器（VAE）和条件扩散模型。首先，使用VAE将关键帧压缩到潜在空间。然后，将这些潜在表示作为条件输入到条件扩散模型中，扩散模型负责生成剩余的帧。整个流程可以概括为：关键帧压缩 -> 条件扩散 -> 帧重建。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将VAE和条件扩散模型结合起来，用于时空数据的压缩。通过VAE实现关键帧的压缩，通过条件扩散模型实现帧的重建。这种结合既保证了压缩率，又保证了重建质量。与现有方法相比，该方法不需要存储所有帧的潜在表示，从而显著降低了存储成本。
关键设计：在VAE部分，采用了标准的编码器-解码器结构，并使用了KL散度作为正则化项，以保证潜在空间的平滑性。在条件扩散模型部分，采用了U-Net结构，并将关键帧的潜在表示作为条件输入到U-Net中。损失函数包括重建损失和KL散度损失，重建损失用于保证重建的质量，KL散度损失用于保证潜在空间的平滑性。具体的网络结构和参数设置需要根据具体的数据集进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在多个数据集上取得了显著的性能提升。与基于规则的最先进压缩器（如SZ3）相比，该方法实现了高达10倍的压缩率。与领先的基于学习的方法相比，在相同的重建误差下，该方法提高了高达63%的性能。这些结果表明，该方法在时空数据压缩方面具有很强的竞争力。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于视频存储、传输和处理等领域。例如，在视频监控系统中，可以利用该方法对视频数据进行高效压缩，从而降低存储成本和带宽需求。在视频流媒体服务中，可以利用该方法对视频进行压缩，从而提高传输效率和用户体验。此外，该方法还可以应用于科学计算领域，例如对气候模拟数据进行压缩，从而降低存储和计算成本。
📄 摘要（原文）
Generative models have demonstrated strong performance in conditional settings and can be viewed as a form of data compression, where the condition serves as a compact representation. However, their limited controllability and reconstruction accuracy restrict their practical application to data compression. In this work, we propose an efficient latent diffusion framework that bridges this gap by combining a variational autoencoder with a conditional diffusion model. Our method compresses only a small number of keyframes into latent space and uses them as conditioning inputs to reconstruct the remaining frames via generative interpolation, eliminating the need to store latent representations for every frame. This approach enables accurate spatiotemporal reconstruction while significantly reducing storage costs. Experimental results across multiple datasets show that our method achieves up to 10 times higher compression ratios than rule-based state-of-the-art compressors such as SZ3, and up to 63 percent better performance than leading learning-based methods under the same reconstruction error.