我们提出了一种用于图像压缩的新的简单方法：代替存储图像的每个像素的RGB值，我们存储过度适合图像的神经网络的权重。具体来说，为了对图像进行编码，我们将其与MLP配合使用，该MLP可将像素位置映射到RGB值。然后，我们将此MLP的权重量化并存储为图像代码。要解码图像，我们只需在每个像素位置评估MLP。我们发现，即使没有熵编码或学习权重分布，这种简单方法在低比特率下也优于JPEG。虽然我们的框架与最新的压缩方法尚不具有竞争力，但我们证明它具有各种吸引人的特性，这使其可能成为其他神经数据压缩方法的可行替代方案。



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