本文介绍了一种新型超低码率图像压缩方法NeFIC。该方法通过解码锚点帧并利用视频扩散模型进行下一帧预测，提高了解码效率和图像质量。实验结果表明，NeFIC在多个测试集上显著降低了码率，同时保持高感知质量和真实感，节省超过50%的码率。

近年来，超低码率视频压缩面临性能挑战，导致视频质量下降。为此，提出了一种基于多模态大模型的语义压缩方法LMM-VSC，通过提取语义信息和生成参考视频，显著提高了超低码率下的视频质量。实验表明，该方法在保持感知质量的同时，降低了68.4%的比特率，具有较高的实际应用价值。