本文提出了一种名为DeepHQ的渐进式图像压缩方法，通过学习量化步长提升压缩效率，并引入选择性压缩，仅编码必要的特征，显著减少模型参数和解码时间。
本文介绍了一种新颖的图像压缩方法，结合非线性分析变换、均匀量化器和非线性合成变换，优化了速率失真性能。高位和极低位量化方法在深度信息利用上表现出色，并在图像检索和识别中优于现有技术。此外，研究展示了基于向量量化的生成模型和创新的PTQ算法，提升了压缩比和训练效率。
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