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Google 又玩黑科技,,用機器學習幫你節(jié)省 75% 流量

2017-01-17
關(guān)鍵詞: Google 圖片處理 RAISR

在最專業(yè)的圖片處理軟件 Photoshop 中,當你導出圖片時,有一個叫“存儲為網(wǎng)頁所用格式”的選項,,它清楚地列出了你可以保存的圖片品質(zhì),,以及圖片在不同帶寬下的加載時間,。

這是因為在網(wǎng)絡(luò)上,,圖片的品質(zhì)和加載速度是特別需要平衡的。更清晰,,品質(zhì)更好的圖片往往有更大的尺寸,,但它會讓加載速度變慢,消耗更多流量,。對網(wǎng)站開發(fā)者來說,,這意味著更高的成本,當然,,對我們來說,,這意味著更高的流量費。

在更小的尺寸內(nèi)提供更高的品質(zhì),,是圖片壓縮領(lǐng)域恒久的課題,。Google 就一直致力于此,,2010 年,它就推出了一種叫 WebP 的新圖片格式,,相比 JEPG,可以在相同的品質(zhì)內(nèi)把把圖片大小減少 40%,。

現(xiàn)在,,Google 要用新的機器學習技術(shù),讓這一步走得更遠,。

1 月 11 日,,Google+ 團隊在其官方博客介紹了一種叫 RAISR(Rapid and Accurate Image Super Resolution)的新技術(shù),它使用機器學習方法,,訓練系統(tǒng)分析同一張圖片的高質(zhì)量版本和低質(zhì)量版本,,找出高質(zhì)量版本更好的原因,再在低質(zhì)量版本模擬出高質(zhì)量版本圖片的效果,。

和這個過程類似的是對圖片的銳化和增強對比度的操作,,即通過放大底層細節(jié),來改善模糊圖片的質(zhì)量,。但是,,銳化同時增加圖像的噪點,讓圖片看起來有很多小顆粒,,經(jīng)常使用 Photoshop 處理照片的同學應該深有體會,。Google 表示,自己使用的方法可以在不增加噪點和顆粒的情況下改善圖片清晰度,。

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在 Photoshop 中對一張圖片多次應用銳化后,,圖片中會出現(xiàn)大量噪點

在 RAISR 的論文中,作者表示,,使用這種方法,,運行時間比目前最好的圖片壓縮方法快一到兩個數(shù)量級,同時,,它產(chǎn)生的圖片效果和最好的辦法相當,,甚至更好。

現(xiàn)在,,這個系統(tǒng)已經(jīng)可以用于訓練庫之外的圖片,,也就是說,當系統(tǒng)遇到一張從未見過的圖片時,,也能按照同樣的方法,,用更小的尺寸模擬出高質(zhì)量圖片。

2016 年 11 月,,RAISR 被引入了 Google+ 中,,最理想的狀況下,,它可以節(jié)省 75% 的流量。

現(xiàn)在,,RAISR 技術(shù)僅在 Android 設(shè)備用戶訪問 Google+ 時啟用,。即便如此,Google 說,,現(xiàn)在每周也有超過 10 億張圖片用了這項技術(shù),,幫助用戶節(jié)省了約 1/3 的流量。很快,,它也被用于更多的 Google 產(chǎn)品,。


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