1. 传统图像压缩

方法 主页 说明
JPEG XL https://jpeg.org/jpegxl/ JPEG 小组提出，目前最好的图像压缩方法
CMIX http://www.byronknoll.com/cmix.html 无损数据压缩方法，以高 CPU/内存使用率换高压缩比
Lepton https://github.com/dropbox/lepton 对 JPEG 图片进行无损压缩，节省近 22%22\% 的大小
FLIF https://flif.info/ 无损图像压缩方法，目前已停止开发（被 JPEG XL 取代）
AVIF https://aomediacodec.github.io/av1-avif/ 开放媒体联盟 AOMedia 提出
HEIC https://hevc.hhi.fraunhofer.de/ MPEG 小组提出，基于 HEVC，不开源
Webp https://developers.google.com/speed/webp Google 提出，无损模式比 PNG 小 26%26\%，有损模式比 JPEG 小 25∼34%25 \sim 34\%

传统图像压缩方法对比：

2. 深度图像压缩

2.1可关注的研究员

作者 主页 说明
Johannes Ballé https://balle.io/ Balle 可谓是深度图像压缩的开创者，同时也是深度图像压缩界的大佬，目前在 Google 任职
Lucas Theis http://theis.io/ Google 做 AI 数据压缩的大佬
David Minnen https://research.minnen.org/ Google 做 AI 数据压缩的大佬
George Toderici https://research.google/people/author38233/ Google 做 AI 数据压缩的大佬
刘东 http://staff.ustc.edu.cn/~dongeliu/ 中国科学技术大学电子工程与信息科学系副教授，主要研究方向为互联网数据挖掘、多媒体信息处理、图像与视频压缩等
陈志波 http://staff.ustc.edu.cn/~chenzhibo/ 中国科学技术大学电子工程与信息科学系教授，主要研究方向为视频信号的编码和处理，视频质量的分析，未来浸入式多媒体计算，移动多媒体计算等
鲁国 https://guolusjtu.github.io/guoluhomepage/ 北京理工大学计算机学院助理教授，主要研究方向为视频压缩, 视频增强和深度学习
马展 https://vision.nju.edu.cn/fc/d3/c29470a457939/page.htm 南京大学电子科学与工程学院教授，主要研究方向为神经视频通信（压缩与网络）、智能相机和视学计算模型
朱军 https://ml.cs.tsinghua.edu.cn/~jun/publications.shtml 清华大学计算机科学与技术系教授，主要研究方向为机器学习、贝叶斯方法、深度学习、数据挖掘

2.2 可关注的竞赛

竞赛 主页 说明
CLIC http://compression.cc/ CLIC 是在 CVPR 的一个 Workshop 里举办的挑战赛，每年都会举办，是图像压缩领域认可度比较高的竞赛
MMSP https://jpegai.github.io/ MMSP 网站指出了六个客观评价指标用于评定图像的质量

2.3 可关注的公司

公司 主页 说明
WaveOne https://www.wave.one/ WaveOne 专注于使用 AI 技术加强视频压缩
TinyPNG https://tinify.cn/ TinyPNG 使用智能有损压缩技术，可以在不影响视觉质量的条件下，将原有的 WebP、PNG 和 JPEG 图片的文件大小降低
Qualcomm https://www.qualcomm.com/research/artificial-intelligence/ai-research/papers 众所周知，Qualcomm 就是以科研专利为生的公司，其在基于 AI 的数据压缩研究方面也有所为

附录