기계 학습 시스템들을 사용한 암시적 이미지 및 비디오 압축

기계 학습 시스템들을 사용하여 데이터를 압축 및 압축해제하기 위한 기법들이 설명된다. 예시적인 프로세스는 신경망 압축 시스템에 의한 압축을 위해 복수의 이미지들을 수신하는 것을 포함할 수 있다. 프로세스는 복수의 이미지들로부터의 제1 이미지에 기초하여, 신경망 압축 시스템의 제1 모델과 연관된 제1 복수의 가중 값들을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 프로세스는 제1 복수의 가중 값들의 압축된 버전을 포함하는 제1 비트스트림을 생성하는 것을 포함할 수 있다. 프로세스는 수신기로의 송신을 위해 제1 비트스트림을 출력하는 것을 포함할 수 있다. Techniques are described for compressing and decompressing data using machine learning systems. An example process can include receiving a plurality of images for compression by a neural network compression system. The process can include determining, based on a first image from the plurality of images, a first plurality of weight values associated with a first model of the neural network compression system. The process can include generating a first bitstream comprising a compressed version of the first plurality of weight values. The process can include outputting the first bitstream for transmission to a receiver.