在多媒體與人工智能的交匯點，中國電信正書寫著技術創新的新篇章。近日，中國電信云計算研究院的常建慧博士憑借論文《基于擴散先驗的生成式圖像編碼》，在IEEE國際多媒體與博覽會議（ICME 2025）上榮獲“最佳論文獎”，這一成就標志著中國電信在生成式圖像編碼領域取得了國際矚目的技術突破。

常建慧博士的論文創新性地將擴散模型引入生成式圖像編碼，成功打破了傳統方法在壓縮效率與圖像重建質量之間的權衡難題。這一技術突破，不僅提升了圖像的壓縮率，更重要的是，它能夠在極低的傳輸負載下，還原出高質量的視覺內容，為通信系統帶來了從“傳輸數據”到“重建體驗”的變革。

想象一下，未來的通信場景：你佩戴著輕便的AR眼鏡，與遠在他鄉的親人進行仿佛面對面的交流，他們的表情、動作乃至背后的環境都栩栩如生。這一切高清畫面的背后，正是生成式編碼技術在發揮作用。它收集關鍵信息，通過本地生成模型快速還原畫面，為用戶帶來沉浸式的通信體驗。

生成式編碼技術的這一突破，源于對圖像“壓縮”與“生成”關系的全新理解。隨著生成技術的進步，視覺內容已經從自然圖像為主，演變為自然圖像與AI生成圖像的復雜混合。傳統的基于GAN和VAE的生成式編碼技術，在控制力、穩定性及重建質量方面存在局限。而擴散模型以其強大的可控生成高質量圖像的能力，為圖像壓縮任務提供了新的解決方案。

然而，將擴散模型應用于生成式編碼并非易事。如何在極低比特率下提取出對生成過程有引導力的關鍵信息，如何讓擴散模型“聽懂”來自編碼器的控制信號，都是亟待解決的技術難題。經過反復實驗與模型優化，常建慧博士及其團隊終于取得了突破。他們提出的基于擴散模型先驗的生成式編碼框架，成功將“生成能力”轉化為“可控的壓縮系統”，在低碼率下顯著提升了感知保真度。

這一技術突破的背后，是無數次的失敗與嘗試。常建慧博士在求學期間就開始探索生成模型在圖像壓縮中的應用，但一直面臨著細節保真和泛化能力的瓶頸。直到擴散模型的發展為這一難題提供了新的解法，她才看到了希望。在加入中國電信云計算研究院后，研究院提供的強大算力與實驗條件支持，讓她的研究得以加速推進。

如今，這一技術已經展現出廣闊的應用前景。在帶寬敏感或存儲成本高的場景中，如醫療影像的長期備份，生成式編碼可以在極低碼率下保留結構與感知細節，有望大幅降低存儲開銷。它還可以應用于AI原生通信、AIGC存儲優化、邊端協同等新興領域，為通信系統的智能化、高效化提供有力支撐。

中國電信云計算研究院計劃將這一技術進一步拓展到視頻編碼中，并探索多模態任務和多模態模型的應用。同時，他們正與天翼云、天翼視聯等公司進行溝通合作，探討可能的落地應用場景。未來，這一技術有望在更多領域發揮重要作用，推動通信系統的持續演進和產業升級。