Stable Diffusion还能压缩图：比JPEG还小，肉眼看更清

免费开源的Stable Diffusion再出黑科技新玩法——图像压缩专家级

这次，Stable Diffusion被巧妙地用于图像压缩，再次展现了其强大的潜力。这不仅是将图片简单缩小，而是通过特定技术路径实现超越常规压缩方法的图像质量优化。接下来让我们一竟。

对于同一张原图，Stable Diffusion的压缩表现堪称惊艳。它不仅能够保留更多的细节，还能显著减少压缩产生的伪影。但与此使用Stable Diffusion进行图像压缩的软件工程师Matthias Bülhmann也指出了一些局限性问题。特别是在处理人脸和文字时，有时会出现解码扩展后的特征与原图不符的情况，甚至可能产生令人惊讶的效果。尽管如此，Stable Diffusion在图像压缩方面的表现仍然令人瞩目。

Stable Diffusion是一种特殊的扩散模型——潜在扩散（Latent Diffusion）。不同于标准扩散在像素空间操作的方式，潜在扩散在维度较低的隐空间上进行扩散过程。这意味着它在处理图像压缩时，能够生成一些分辨率较低但精确度较高的压缩图。这是一个重要的原理，因为图像的分辨率和精度是两个不同的概念。分辨率关注数据量的大小，而精度则侧重于结果的真实度。通过Stable Diffusion的压缩技术，我们可以在降低图像分辨率的提高图像的精度。这一点在骆驼大头照的实例中得到了验证。原图虽然分辨率较高，但通过Stable Diffusion压缩后，得到的图像与原图相比差别不大。这种差异主要体现在稳定性和清晰度上。这得益于Stable Diffusion所运用的三个主要组成部分：VAE（变分自编码器）、U-Net和文本编码器（Text-encoder）。在这项测试中，文本编码器的作用并不明显，而VAE发挥了关键作用。它能够将图像从图像空间编码为潜在空间的表示形式，再通过解码器进行解码。在这个过程中，VAE表现出了非常稳定的性能。工程师Matthias发现了一种方法，通过缩放、拖拽和重新映射潜在表示，将其从浮点量化为8位无符号整数，从而得到高质量的压缩图像。这种处理方式不仅减小了图像文件的大小，还提高了图像的还原度。还通过调色板和抖动技术进一步缩小了数据大小并提高了图像质量。作为严谨的程序员，Matthias不仅通过肉眼观察图像质量，还运用了两项重要的图像质量评估指标——PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性）对Stable Diffusion的压缩结果进行了数据分析。尽管在某些情况下，Stable Diffusion的压缩效果并未完全超越JPG和WebP等传统压缩格式，但在重建图像时展现出的独特能力令人瞩目。它能够赋予像素值高分辨率特征的同时保持主要特征清晰可见尽管存在一些差异虽然使用Stable Diffusion进行图像压缩仍存在一些挑战但通过工程师们的努力已经取得了令人瞩目的成果现在相关代码已经放在Google Colab上供感兴趣的朋友们和研究未来随着技术的不断进步相信Stable Diffusion在图像压缩领域的应用将展现出更加惊人的效果让我们拭目以待吧！