开发者big-nacho近日在GitHub开源了个人项目Patolette，这是一个基于前沿论文实现的高端色彩量化工具。该项目源于作者工作中遇到的色彩量化问题，在发现一篇创新论文却找不到现有实现后，决定自行开发并逐渐深入优化...

PixelFlow是近期在GitHub上开源的一个创新图像生成模型，其最大特点是直接在像素空间生成图像，无需依赖变分自编码器（VAE）。这一技术突破带来了显著的图像质量提升和更精细的语义控制能力，同时在生成效率和基准测...

近日，一位开发者分享了使用Racket编程语言自主开发dithering算法的技术实践。Dithering作为一种重要的数字图像处理技术，能够通过有限的颜色调色板模拟更丰富的色彩表现，在图像压缩和显示优化领域具有广泛应用。该...

WebP是一种现代的图像压缩格式，旨在提高网页加载速度并减少文件大小。作为Google开发的格式，WebP支持有损和无损压缩，提供更好的图像质量与传统格式相比。通过使用WebP，开发者可以显著降低图像的存储空间需求，同...

图像压缩算法通常能够找到图像中的模式并将其压缩，而现在看起来它们也是压缩ASCII文本的一种有效方法。这种方法的实质是将文本数据编码成一张图片，通过图像压缩的方式来实现文本的压缩。这种方法在一些特定场合下...

原始稳定扩散模型的创新之一是在扩散过程中使用较小的潜在空间。这意味着扩散不是发生在像素上，而是在某种压缩的图像表示上。本文深入探讨了一些解释SDXL潜在空间的方法。

DeepMind的大型语言模型Chinchilla 70B可以将图像进行无损压缩，使其仅占原始大小的43.4％，并将音频数据压缩到仅占原始大小的16.4％。