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CVPR 2026 | 多模态通用的轻量化无损压缩方法
内容提要
本文介绍了OmniZip，一种轻量化的多模态无损压缩框架，能够高效压缩自然图像、医疗影像和文本等七种模态数据。OmniZip通过统一分词策略和动态路由机制，在保持小参数量的同时显著提升压缩效率，超越传统工具，适用于资源受限的移动设备，实现近实时推理。
关键要点
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OmniZip是一种轻量化的多模态无损压缩框架，支持自然图像、医疗影像、文本等七种模态数据的高效压缩。
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OmniZip通过统一分词策略和动态路由机制，在保持小参数量的同时显著提升压缩效率，超越传统工具。
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该框架适用于资源受限的移动设备，实现近实时推理。
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无损压缩是数据存储与传输的基础，但现有压缩器多针对单模态设计，缺乏统一的跨模态压缩方案。
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OmniZip的核心技术包括模态通用分词器、动态路由建模机制和结构重参数化技术。
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在16个数据集上，OmniZip的压缩效率较传统工具gzip提升了30%~60%。
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OmniZip在MacBook CPU和iPhone NPU等设备上实现了约1MB/s的近乎实时推理速度。
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OmniZip的编码过程通过统一分词器将不同模态的信号映射为离散词元序列，确保可逆性。
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解码过程与编码过程对称，保证无损重建。
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OmniZip的轻量化骨干网络选择RWKV架构，以平衡压缩性能与运算效率。
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统一分词方案消除异构数据在空间维度、统计特性及语义表达上的差异。
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OmniZip在图像、文本和语音等多种模态上均表现出竞争力的压缩性能。
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实验覆盖七类模态，使用16个公开数据集进行训练与评估，确保多模态训练的稳定性与可比性。
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OmniZip在不同硬件平台上测试性能，显示出良好的并行扩展性与端侧部署可行性。
延伸解读
多模态压缩的必要性
在大数据时代，数据的多模态特性日益明显，涵盖图像、文本、语音等多种形式。传统的压缩工具往往只针对单一模态，导致资源浪费和效率低下。OmniZip的出现，正是为了应对这一挑战，通过统一的框架实现高效的多模态无损压缩，提升数据存储与传输的效率。
轻量化设计的优势
OmniZip采用轻量化的设计，参数量仅为4.8M至96M，适合资源受限的移动设备。这种设计不仅降低了计算复杂度，还实现了近实时的推理速度，确保在实际应用中能够快速响应，特别是在医疗影像和实时数据处理等场景中具有重要意义。
跨模态压缩的挑战
不同模态的数据在结构和统计特性上存在显著差异，传统方法难以有效处理。OmniZip通过统一分词策略和动态路由机制，克服了这一挑战，确保了不同模态之间的有效压缩和无损重建。这一创新为多模态数据的处理提供了新的思路和解决方案。
延伸问答
OmniZip是什么？
OmniZip是一种轻量化的多模态无损压缩框架，支持自然图像、医疗影像、文本等七种模态数据的高效压缩。
OmniZip如何提高压缩效率？
OmniZip通过统一分词策略和动态路由机制，在保持小参数量的同时显著提升压缩效率，超越传统工具。
OmniZip适用于哪些设备？
OmniZip适用于资源受限的移动设备，如iPhone NPU和MacBook CPU，能够实现近实时推理。
OmniZip的压缩效率相比传统工具如何？
在16个数据集上，OmniZip的压缩效率较传统工具gzip提升了30%~60%。
OmniZip的编码和解码过程是怎样的？
编码过程通过统一分词器将信号映射为离散词元序列，解码过程则对称地恢复原始数据，确保无损重建。
OmniZip的核心技术有哪些？
OmniZip的核心技术包括模态通用分词器、动态路由建模机制和结构重参数化技术。
