CMC-Bench：视觉信号压缩的新范式

作者: Chunyi Li, Xiele Wu, Haoning Wu, Donghui Feng, Zicheng Zhang, Guo Lu, Xiongkuo Min, Xiaohong Liu, Guangtao Zhai, Weisi Lin 来源: 上海交通大学 MM-Lab，南洋理工大学 S-Lab 论文题目: CMC-Bench: Towards a New Paradigm of Visual Signal Compression 论文链接: https://arxiv.org/abs/2406.09356 代码链接: https://github.com/Q-Future/CMC-Bench 内容整理: Chunyi Li

引言

视觉信号压缩旨在最小化图像数据，在网络资源和存储容量有限的情况下，提高图像/视频的服务质量。自1991年以来，视觉信号的压缩率每十年增长一倍。然而，在即将到来的下一个十年，传统编解码器面对1,000倍压缩的超低比特率需求，已经经触及了香农极限。幸运的是，多模态大模型 （Large Multimodal Model, LMM） 的快速发展，为超低比特率的压缩提供了可能。

为什么要使用LMM进行压缩？ LMM支持多种模态之间的转换，其中文本比图像模态占用的空间少得多。通过图生文（Image-to-Text, I2T）和文生图（Text-to-Image, T2I）的级联，模型可以通过文字重建图像。这种跨模态压缩（Cross Modelity Compression, CMC）的范式在语义层面压缩、而非像素层面，因此可以轻松实现1,000倍压缩比，在极端情况下甚至可以达到10,000倍。

图 1 大模型相对于传统编解码器的优越性

然而，在如此低的比特率下，CMC存在两个不容忽视的重要问题。1)Consistency: T2I解码过程严重依赖文本。I2T编码中文本遗漏的语义信息，或T2I解码中对文本的误解，都可能导致严重的失真。这可能导致整个图像在语义层面与原图大相径庭。2) Perception: 文本提供了原图的粗略信息，需要T2I模型添加细节。细节不足会降低图像本身的感知质量，而过多的细节会损害与原图的一致性。在极低的比特率下，它们的权衡非常难以把控。这两个因素共同制约了CMC的应用。

尽管最近涌现了许多针对LMM的基准测试，但它们主要用于评估单独的I2T或T2I模型。因此，本文推出了第一个名为CMC-Bench的基准测试，旨在评估图像压缩任务上，I2T和T2I模型之间的协作能力。从而指出LMM针对压缩任务进一步优化的方向，促进视觉信号编解码协议的演进。

CMC压缩方法

数据集构建

CMC-Bench精心挑选了1000张高质量图像，作为压缩基准。包括最主流的自然图像（Natural Sense Image, NSI），在网络上常见的屏幕图像（Screen Content Image, SCI），和新兴的生成式图像（AI-Generated Image, AIGI），其中：

NSI：来自CLIC数据库的200张高质量图像，由专业电视台/摄影师创作;以及选自MS-COCO的200张UGC图像，由普通用户拍摄。为确保图像质量，Q-Align被用于过滤了模糊、过曝等低质量UGC。 SCI：来自CGIQA-6K的100个CG动画电影截图;来自CCT的100个游戏渲染场景;以及来自SCID的100个网页，这些图像同时包含了图形与文本。 AIGI：每类包含50张图像，由6种最新的T2I模型生成：DALLE3、MidJourney、PG v25、PixArt 𝛼、SDXL和SSD-1B，代表网络上多数的AIGI。

图 2 数据集

工作模式

借鉴过往的CMC工作，本文将其分为四种压缩工作模式，每种类型都采用不同的配置，并适用于不同的场景：

Text：I2T模型将图像转换为文本，并由T2I模型直接恢复。由于仅依赖文本，这种方法实现了10,000倍压缩，但与原图一致性低。 Pixel：每个来自原图的64×64像素块被合并为一个。这些像素用于初始化T2I解码进程，可以达成约5,000倍压缩，通过像素的约束，它相比Text模式与原图更加一致。 Image：采用传统编解码器对图像进行极度压缩，类似Pixel模式，以这张压缩过的图像来初始化T2I过程。不同的是，它没有文本输入，即省略了耗时的I2T过程。这种方法可以实现 1,000倍压缩，适用实时性要求较高的场景。 Full：使用所有模块。即在Image的基础上，继续使用I2T模型，用文字指导T2I过程。它同样为1,000倍压缩，拥有的最佳综合性能。

图 3 模式

排名对象

CMC-Bench在四种压缩模式下对比了6个I2T，12个T2I模型。其中，I2T模型在Image模式下不适用，共包含六个排名维度；而对于T2I，4种基于超分的模型不支持没有参考图像的Text和Pixel模式，只考虑四个排名维度，其余8种生成式模型则考虑全部八个排名维度。为了公平比较I2T模型的性能，T2I模型固定使用表现最好的RealVis，以保证失真主要来自I2T过程；同理，在验证T2I模型时，I2T模型将固定为GPT-4o。

I2T模型包括：GPT-4o、LLAVA-1.5、MPlugOwl-2，Qwen-VL、ShareGPT和 InstructBLIP。文本的输出长度设置为10∼20个词，用于在比特率和性能之间取得平衡。 T2I模型包括：Animate、DreamLike、PG20、PG25、RealVis、SD15、SDXL和 SSD-1B作为生成式模型；DiffBIR、InstructPix、PASD和StableSR作为文本指导的超分模型。

对于所有模型，CMC-Bench都在不同参数、不同模式下进行了验证，并将最佳性能作为结果汇报。

评估指标

CMC-Bench使用最先进的质量评价指标TOPIQ，包含了全参考（Full Reference, FR）和无参考（No Reference, NR）评价方法，分别用于表征Consistency和Perception维度。1,000张图像的平均分数报告为该维度的性能。由于TOPIQ-FR的浮动范围比TOPIQ-NR小，最终的性能排名来自2×FR+1×NR的加权平均。

为了保证评估的准确性。本文将100张原图用CMC范式压缩为4,000张失真图像。并向20名经验丰富的受试者展示以上图像对，在Consistency和Perception维度进行主观评分。实验显示，TOPIQ的客观评估与人类的主观偏好高度一致。相对于其它质量评价方法，它在以上两个维度与人类的相关性均超越了0.9。因此，它可以反映人类对压缩图像真实偏好，确保了CMC-Bench的可靠性。

实验

图生文模型排名

GPT-4o拥有最为杰出的图生文能力。虽然在Text-FR上表现不佳，但在Full-FR上表现最为亮眼。这表明，尽管其文本的信息量有限，但它与图像的低级细节高度正交，有效地补偿了图像压缩后的信息损失。此外，它在各种 NR 指标上的表现也令人满意。相比之下MPlugOwl-2和InstructBLIP表现较好，但综合结果仍然不如GPT-4o。唯一潜在的竞争者是ShareGPT，但它的比特率约为0.008，明显大于其他模型，较大的数据规模使其不适用于超低比特率压缩。考虑到多种因素，GPT-4o仍然是最适合用于编码器端的I2T模型。

图 4 I2T

文生图模型排名

两个超分模型DiffBIR和PASD在Full和Image模式下表现出压倒性的优势，能够有效重建与原图一致的结果。然而，它对其他两种模式的适用性有限。其余生成式的性能分为两个极端，其中RealVis在Consistency上最为亮眼，而PG20和PG25在Perception上遥遥领先。鉴于增强低质量图像是可行的，而校正与原图不同的高质量图像仍然具有挑战性，Consistency指标将被优先考虑。因此，考虑到优秀的表现和泛用性，推荐使用RealVis作为解码器端的T2I模型。

图 5 T2I

对于不同类别的原始图像，CMC-Bench也进行了进一步的对比。结果显示不同的LMM在NSI、SCI和AIGI上表现有一定差异，例如PG25在互联网数据上训练，在AIGI上表现更好；相反，RealVis的目标是图像自然度，在NSI中表现出其卓越的重建能力。无论采用何种模型，NSI通常产生更高的Consistency分数，而AIGI具有更高的Perception分数。然而，SCI性能明显不佳，在所有指标上都落后于另外两类图像。这种缺陷与SCI网页上的字符有关，I2T模型很难将它们重新识别为文本，同时T2I模型生成这些字符的能力也较为有限。

表 1

压缩结果示例

部分CMC的压缩编解码结果包含在了以下六张图中，所有管线都使用GPT-4o作为编码器，从左至右为Animate/Dreamlike/PG20/PG25/RealVis作为解码器，从上至下为Full/Image/Pixel/Text模式。对于不同模式，随着比特率的降低，结果与原图差异逐渐增大。Full模式保真度最高，Image模式会丢失人物性别等语义信息，Pixel模式丢失的信息更多但保留了类似原图的轮廓，Text模式则与原图差异最大。

对于不同内容，前两张图显示，CMC在AIGI上的表现最令人满意；中间两张图表明，CMC也可以获得与原始NSI较高的保真度，但容易丢失人脸和车牌等细节；后两张图则说明，它在SCI上表现最不理想，由于它误解了电影中角色的空间关系，并且无法在网页上绘制成型字母。总之，CMC是一种很有前途的视觉信号压缩方法，但要成为未来的通用编解码器标准，需要提高对所有内容类型的鲁棒性。

图 6

图 7

图 8

图 9

图 10

图 11

与传统编解码的对比

为了验证CMC范式的实用性，本文从CMC-Bench中挑选了两个个优秀的I2T+T2I组合，即GPT-4o+DiffBIR和GPT-4o+RealVis，并与三个主流编解码器，和一个先进的神经编解码器进行了比较。为了在不同维度上全面比较CMC与传统范式，该部分在TOPIQ之外，还考量了三个Consistency指标：CLIPSIM、LPIPS和SSIM；和三个Perception指标：CLIPIQA，LIQE和FID。靠前的指标优先考虑语义信息，而靠后的模型则侧重于底层视觉。

图 12

两种CMC范式都在大部分指标上实现了领先。Perception的优势最为显著，在极低比特率下大幅超越传统编解码器。然而Consistency的优势相对较小，与传统方法相比，比特率只节省了约30%。其中DiffBIR解码器表现出更好的性能，而RealVis的比特率范围更广泛。综上所述，本文认为CMC相对于传统编解码具有一定优势。但若想成为未来的通用标准，仍需要在以下几个方面进一步优化：

更先进的T2I模型： 编码器和解码器在CMC中都至关重要，但解码器更具决定性。未来的T2I模型应该拥有更复杂的控制机制，确保高质量的生成，同时保持与参考图像的一致性。

更好的SCI适配性： SCI内容的压缩效果远不如NSI和AIGI，LMM需要对图像中的字母、文本、甚至段落设计专门理解和生成机制。

更宽的比特率范围： 虽然在超低比特率上处于领先地位，但Consistency的领先幅度不如Perception指标。未来的工作应该集中在更高比特率的CMC上，结合更多的控制信息来重建原始图像，最终实现相对传统编码器在全部码率、全部维度上的优势。

总结

CMC-Bench是一个评估I2T和T2I模型在图像压缩中的协同工作的性能基准。面对下一个十年的编解码发展趋势，CMC-Bench提出了LMM之间的四种协作模式，以及两个评估指标，共八个维度。通过6个I2T和12个T2I模型的组合，CMC-Bench收集了58,000张压缩失真图像和160,000条主观标注，以训练客观的质量评估指标。结果表明，即使没有针对压缩任务的专门培训，部分先进的I2T和T2I模型组合，已经在多个方面超越了传统编解码器。然而，利用LMM作为编解码的新范式，还有很长的路要走。我们衷心希望I2T和T2I方向的LMM开发者共同参与此测试，以促进视觉信号编解码协议的演进。