Roadmap
Wohin sich KARC als Nächstes entwickelt
Zwei vollständig trainierte Modellfamilien, eine überarbeitete zweite Generation im Training — hier steht, was fertig ist und was als Nächstes kommt.
Aktueller Stand
Die Architektur folgt dem ELIC-Stil (Encoder/Decoder-Netz mit 16-fachem Downsampling, Mean-Scale-Hyperprior, checkerboard-basierter Kontextmodellierung) und kodiert die gelernten Merkmale mit einem bit-exakten rANS-Entropiecoder in einen kompakten .karc-Container.
Zwei Modell-Familien sind vollständig trainiert und ausgewertet: eine auf Signaltreue optimierte Familie, die AVIF auf zwei unabhängigen Testsets klar schlägt, und eine auf Wahrnehmungstreue optimierte Familie mit einem noch offenen Generalisierungspunkt.
Nächste Schritte
Nextgen-Training abschließen
Verbesserte Mischverteilung, Auflösungs-Vielfalt, Cosine-Restart-Lernrate.
MS-SSIM-Generalisierung klären
Warum die wahrnehmungsoptimierte Familie auf einem zweiten Testset noch nicht trägt.
Ansehen →Weitere Codec-Vergleiche
Ausweitung auf JPEG-XL und VVC.
Paper fertigstellen
Wissenschaftliche Veröffentlichung der Gesamtergebnisse.