arXiv:2508.02051v2 Announce Type: replace 
Abstract: Distributed multi-stage image compression -- where visual content traverses multiple processing nodes under varying quality requirements -- poses challenges. Progressive methods enable bitstream truncation but underutilize available compute resources; successive compression repeats costly pixel-domain operations and suffers cumulative quality loss and inefficiency; fixed-parameter models lack post-encoding flexibility. In this work, we developed the Hierarchical Cascade Framework (HCF) that achieves high rate-distortion performance and better computational efficiency through direct latent-space transformations across network nodes in distributed multi-stage image compression systems. Under HCF, we introduced policy-driven quantization control to optimize rate-distortion trade-offs, and established the edge quantization principle through differential entropy analysis. The configuration based on this principle demonstrates up to 0.6dB PSNR gains over other configurations. When comprehensively evaluated on the Kodak, CLIC, and CLIC2020-mobile datasets, HCF outperforms successive-compression methods by up to 5.56% BD-Rate in PSNR on CLIC, while saving up to 97.8% FLOPs, 96.5% GPU memory, and 90.0% execution time. It also outperforms state-of-the-art progressive compression methods by up to 12.64% BD-Rate on Kodak and enables retraining-free cross-quality adaptation with 7.13-10.87% BD-Rate reductions on CLIC2020-mobile.

إطار الشلال الهرمي (HCF) يعالج التحديات المتعلقة بضغط الصور الموزعة على مراحل متعددة، حيث يتم معالجة المحتوى المرئي عبر عدة عقد مع متطلبات جودة متغيرة. غالبًا ما تؤدي الطرق التقليدية إلى عدم الكفاءة وفقدان الجودة بسبب تكرار العمليات في مجال البكسل ونماذج المعلمات الثابتة. يقدم HCF تحويلات مباشرة في الفضاء الكامن والتحكم في التكميم المدفوع بالسياسات، مما يحسن من التوازن بين معدل الضغط والتشويه. يظهر هذا الإطار كفاءة حسابية أفضل ويمكن أن يحقق تحسينًا في الأداء يصل إلى 0.6 ديسيبل.

El Marco de Cascada Jerárquica (HCF) aborda los desafíos de la compresión de imágenes distribuida en múltiples etapas, donde el contenido visual se procesa a través de múltiples nodos con requisitos de calidad variables. Los métodos tradicionales a menudo conducen a ineficiencias y pérdida de calidad debido a la repetición de operaciones en el dominio de píxeles y modelos de parámetros fijos. HCF introduce transformaciones directas en el espacio latente y control de cuantización impulsado por políticas, optimizando los compromisos entre tasa y distorsión. Este marco demuestra una mejor eficien…

Le cadre de cascade hiérarchique (HCF) répond aux défis de la compression d'images distribuées à plusieurs étapes, où le contenu visuel est traité à travers plusieurs nœuds avec des exigences de qualité variables. Les méthodes traditionnelles entraînent souvent des inefficacités et une perte de qualité en raison de répétitions d'opérations dans le domaine des pixels et de modèles à paramètres fixes. HCF introduit des transformations directes dans l'espace latent et un contrôle de quantification basé sur des politiques, optimisant les compromis entre le taux et la distorsion. Ce cadre montre un…

The Hierarchical Cascade Framework (HCF) addresses challenges in distributed multi-stage image compression, where visual content is processed across multiple nodes with varying quality requirements. Traditional methods often lead to inefficiencies and quality loss due to repeated pixel-domain operations and fixed-parameter models. HCF introduces direct latent-space transformations and policy-driven quantization control, optimizing rate-distortion trade-offs. This framework demonstrates improved computational efficiency and can achieve up to 0.6dB performance enhancement.

HCF: Hierarchical Cascade Framework for Distributed Multi-Stage Image Compression

Was this article worth reading? Share it

LexiStock AI

4o Image Gen

Archipeg

ComfyUI

Exaecut

FiltrixAI

Ready to build your own newsroom?