迪士尼研究部门近日发布了一项创新的图像压缩技术，该技术在保持较低数据传输率的同时，能够生成更为逼真的图像效果。这项新型编解码技术虽然在复杂度上较传统的JPEG和AV1等编解码器有所提升，但在图像质量和处理效率方面都展现出显著优势。研究团队发现，通过将量化误差与图像处理中的噪声处理相结合，可以在目标比特率下更好地重建图像细节。迪士尼压缩方法与之前方法的比较。作者声称细节恢复效果有所改善，同时提供了一种不需要数十万美元训练的模型，并且运行速度比

迪士尼的研究团队最近推出了一种全新的图像压缩方法，利用开源的 Stable Diffusion V1.2模型，这种方法可以在比竞争对手更低的比特率下生成更真实的图像。这种新方法被称为 “编解码器”，尽管它比传统的 JPEG 和 AV1编解码器复杂得多，但其性能却令人惊叹。该研究表明，新方法在图像细节的恢复上表现得更为出色，同时所需的训练成本也大大降低。研究人员发现，量化误差（图像压缩中的核心过程）与噪声(扩散模型中的核心过程)非常相似，因此可以将传统量化图像视为原始图像的噪声

在人工智能迅猛发展的今天，语音合成和转换技术日新月异，为我们带来了无比真实、自然的音频体验。然而，这些技术的进步也带来了潜在的安全隐患，特别是"语音克隆"技术可能被不法分子利用，威胁个人隐私和社会稳定。针对这一挑战，浙江大学智能系统安全实验室和清华大学携手推出了一个革命性的语音伪造检测框架——SafeEar。这个框架不仅能高效检测伪造音频，还能在检测过程中保护用户的语音隐私，实现了安全与隐私的双重保障。SafeEar的核心技术在于其采用的基于神经音频编

在当今快速语音合成转换技术背景下，语音伪造日益严重，用户隐私和社会安全带来了不小的威胁。近日，浙江大学智能系统安全实验室和清大学联合发布了一种新型的语音伪造检测框架，名为 “SafeEar”。这一框架致力于在保护语音内容隐私的同时，实现高效的伪造检测，充分应对语音合成带来的。SafeEar 的思想是通过设计基于神经音频编解码器的解耦模型，巧妙地将语音的声学与语义信息分离。这意味着，SafeEar 仅依赖声学信息进行伪造检测，而无需接触音的完整内容，这样就能有效防