Extreme KI-Kompression: Bilder können mit nur wenigen Bytes gespeichert werden

Um sowohl den Transport als auch die Speicherung effizienter zu gestalten, stehen für Bilder längst zahlreiche Kompressionsformate zur Verfügung. Dadurch kann die benötigte Datenmenge teils drastisch reduziert werden, ohne den Inhalt zu stark unkenntlich zu machen oder gar zu verfälschen. Bislang werden diese Kompressionsformate allerdings von Hand entwickelt. Doch auch in diesem Segment gibt es Bestrebungen, KI einzusetzen. Einen entsprechenden Ansatz beschreibt aktuell ein auf Arxiv veröffentlichtes Paper, das von Mitarbeitern des chinesischen Internet-Konzerns Bytedance (Tiktok) unter Mitwirkung der TU München geschrieben wurde.

Starke Kompression - mit einem Problem

Darin wird beschrieben, wie ein KI-Modell auf Basis von Transformern, die zahlreiche moderne KI-Anwendungen ermöglichen, zur Kompression verwendet werden kann. Demnach gelingt es, mit einem entwickelten Modell namens Titok (Transformer-based 1-Dimensional Tokenizer) Bilder mit sehr geringem Datenaufwand weitgehend originalgetreu darzustellen. Dabei wird die gesamte Datei mithilfe von 307 Millionen Parametern in einige, wenige Tokens umgewandelt, aus denen anschließend wieder ein Bild generiert wird. Dadurch müssen also nur die Werte der Tokens gespeichert werden.

Quelle: yucornetto.github.io Die Ergebnisse ähneln zwar dem Originalbild, es gibt aber teils deutliche Unterschiede. Bereits 32 Tokens mit je 10 Bit sollen Bilder mit einer Auflösung von 256 x 256 Pixeln dabei passabel darstellen können. Für höhere Auflösungen oder Qualitätsstufen sind zwar natürlich mehr Tokens notwendig - bei 512 x 512 Pixeln etwa 64 Tokens mit je 12 Bit. Im Vergleich zur Größe der (komprimierten) Originalbilder ist die Einsparung aber trotzdem deutlich.

Dass ein solches Projekt von Bytedance stammt, ist dabei durchaus passend. Schließlich produziert Tiktok unglaubliche Datenmengen und jede Reduktion könnte zu deutlichen Einsparungen führen. Die aktuelle KI-Datenkompression hat aber auch Probleme. Denn der aktuelle Ansatz wurde (noch) nicht mit Videos getestet. Zudem dürfte er vergleichsweise viel Rechenleistung benötigen.

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Außerdem kann das aus den Tokens erzeugte Bild trotzdem deutlich von der Originalaufnahme abweichen. Das könnte teils zu drastischen Problemen führen, wie sie früher etwa mit einer Xerox-Implementierung des JBIG2-Kompressionsformats auftraten. Dadurch wurden bei gescannten PDF-Dateien Zahlen und Buchstaben vertauscht und damit Daten verfälscht. Ähnliche Probleme wären auch bei der KI-Kompression denkbar. "Normale" Kompressionsalgorithmen neigen hingegen eher dazu, Daten einfach nur unkenntlich zu machen.

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Quelle: Arxiv via Golem

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Extreme KI-Kompression: Bilder können mit nur wenigen Bytes gespeichert werden Mithilfe eines KI-Modells können Bilder sehr stark komprimiert werden. Derartige Verfahren sind aber nicht verlustfrei und es gibt keine Garantie, dass sich keine Verfälschungen ergeben.

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