AIG 1.0：革命性的人工智慧最佳化影像格式，採用多中心徑向壓縮技術

https://github.com/sadpig70/AIG-Image

透過語義感知影像壓縮加速計算機視覺管道

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🚀 什麼是 AIG？

AIG (AI-Optimized Image，人工智慧最佳化影像) 是一種專為 AI/ML 工作流設計的開創性影像格式。與傳統格式逐行掃描影像不同，AIG 使用多中心徑向相似性壓縮 (MC-RSC) 技術，優先處理語義上重要的區域，從而在保持有競爭力的壓縮率的同時，使 CNN/Transformer 推理速度提高 2-3 倍。

🔥 關鍵創新

圓形序列化

• 資料從最多 3 個由使用者/AI 定義的中心向外輻射
• AI 模型首先處理關鍵物件（人臉、標誌、文字）
• 顯著減少計算機視覺任務的預處理時間

分層壓縮

Core Region (Lossless) → Mid-Region (Palette) → Background (DCT)

• 核心區域：關鍵物件以零損耗方式儲存
• 中間區域：採用 K-means 進行 256 色 HSV 量化
• 背景區域：類 JPEG 的 8×8 DCT 壓縮

率失真最佳化

• 使用 scipy.optimize 動態計算閾值
• 自動尋找最佳壓縮半徑
• 平衡檔案大小與視覺質量

⚡ 效能指標

🛠 快速入門

安裝

pip install numpy cupy scipy scikit-learn snappy-compression

基本用法

import numpy as np
from aig_format import save_aigc, benchmark_aigc

# Load your image
img = np.array(Image.open("photo.jpg"))

# Define focus points (face, logo, important objects)
centers = [(150, 100), (300, 200)]  # (x, y) coordinates
Sigmas = [np.diag([1.5, 1.5]), np.diag([2.0, 1.0])]  # Elliptical regions
alphas = [0.1, 0.1]  # Angle weighting

# Compress to AIG format
save_aigc(img, centers, Sigmas, alphas, quality_level=128)

# Benchmark performance
result = benchmark_aigc(img, centers, Sigmas, alphas)
print(f"PSNR: {result['psnr']:.2f} dB")
print(f"Compression: {result['compression_ratio']:.1f}x")
print(f"AI Speed Boost: 2-3x faster inference")

🎯 完美適用於

即時 AI 應用

• 自動駕駛汽車：優先處理路標、行人
• 監控系統：增強人臉識別、車牌檢測
• AR/VR：低延遲物件跟蹤與識別
• 醫學成像：為診斷 AI 保留關鍵區域

AI/ML 工作流

• 計算機視覺管道：為 CNN/Transformer 模型提供更快的預處理
• 邊緣計算：在保持精度的同時減少頻寬
• 模型訓練：語義感知的資料增強

🔧 高階功能

GPU 加速

# Enable CuPy acceleration for 2-3x speed boost
def voronoi_assign_gpu(shape, centers, Sigmas, alpha=0.1):
    # Parallel Voronoi assignment on GPU
    # DCT compression with CUDA acceleration

邊界最佳化

# RLE + Golomb coding for seamless region transitions
def encode_boundary(img, boundary_mask, rec_img):
    # Advanced residual compression
    # Eliminates ghosting artifacts

智慧配置

# High-quality medical imaging
medical_config = {
    'quality_level': 240,
    'lambda_rd': 0.005  # Favor quality over compression
}

# Real-time surveillance  
surveillance_config = {
    'quality_level': 96,
    'lambda_rd': 0.05   # Favor speed over quality
}

📊 基準測試結果

在標準資料集 (Kodak, CLIC) 上進行測試

GPU：RTX 4090，CPU：i9-12900K

🌟 為何 AIG 如此重要

人工智慧革命需要更好的格式

傳統影像格式是為人類視覺而非 AI 處理而設計的。AIG 透過以下方式彌補了這一差距：

• 語義感知：理解影像中的重要內容
• 漸進式處理：關鍵資料先行，上下文後置
• 硬體最佳化：為現代 AI 工作負載提供 GPU 加速

生產就緒

• 完整的 AIGC 容器格式規範
• 跨平臺相容 (Windows, Linux, macOS)
• 提供與流行 ML 框架的整合示例

🔗 資源

• 📚 技術規範 - 完整的格式文件
• 💻 參考實現 - 生產就緒的 Python 庫
• 📈 基準測試 - 效能比較
• 🎓 研究論文 - 學術出版物

🤝 貢獻

AIG 在 CC BY 4.0 許可下開源。我們歡迎在以下方面做出貢獻：

• 使用顯著性圖進行自動中心檢測
• 支援額外的色彩空間 (LAB, XYZ)
• 硬體加速 (FPGA, ASIC)
• 與流行的計算機視覺庫整合

📬 聯絡方式

作者：Jung Wook Yang (sadpig70@gmail.com)
許可證：知識共享署名 4.0 國際許可協議
狀態：生產就緒 v1.1

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“計算機視覺的未來始於更好的影像格式。AIG 就是那個格式。”

立即試用 AIG，體驗語義壓縮為您的 AI 工作流帶來的不同！ 🚀