AFP-GIC, DC-VIC 대비 지연 18.1%·파라미터 20.5% 절감

제어 가능한 생성형 이미지 압축 프레임워크 AFP-GIC가 **IEEE Access (2026)**에 게재되었으며, 코드베이스와 인터랙티브 플레이그라운드가 공개됐다. 이 시스템은 초저 비트레이트 압축에서 기존 학습 기반 코덱의 국소 왜곡과 생성 모델의 환각 문제를 해결하기 위해, 융합된 사전(prior)을 전송하지 않고도 사전 기반 텍스처 복원을 가능하게 하는 비대칭 Adaptive Fused Prior Transfer 파이프라인을 사용한다.

성능 지표

NVIDIA RTX 4090에서 벤치마킹한 결과, AFP-GIC는 최신 모델인 DC-VIC 대비 효율성이 크게 향상됐다:

• 지연 시간: 256×256 패치 기준 디코딩 시간이 80.47 ms로, DC-VIC의 98.27 ms보다 18.1% 단축됐다.
• 파라미터: 추론 파라미터 수가 120.6M으로, DC-VIC의 151.7M보다 20.5% 적다.
• 제어: 하나의 사전 학습 모델로 5개의 타겟 비트레이트 운영 지점을 전환할 수 있다.

리소스

저자들은 GitHub에 전체 코드베이스와 Hugging Face Space 인터랙티브 데모를 공개했다. 또한 학술적 교차 평가를 위해 2,760개의 복원된 이미지와 관련 지표 CSV 파일이 GitHub Releases에 포함되어 있다.