图鸭TNG——用深度学习打造最高效率图片压缩
2018-03-24 17:32

随着移动端屏幕分辨率提高,人们对高清图片的诉求增大。在社交平台、内容平台上,用户乐于发送和浏览高清图片,以摆脱文字的枯燥感,来获得更好的视觉体验。但是这也给用户造成了一些困扰,更高清的图片意味着数据更大,加载时间更长。那么如何在保证图片质量的同时,降低图片的大小,减少用户的loading时间呢?

 

图片压缩

 

图片压缩主要分为两种:有损压缩和无损压缩

 

有损压缩:通过丢失不会对文件造成太大影响的数据来达到压缩效果,压缩效率较高,最典型的有损压缩是jpeg


无损压缩:通过对冗余数据的存储方式进行优化,该方式不会丢失文件内容,压缩率受冗余度影响,压缩效率相对较低,最经典的无损压缩是PNG。

 

近日,图鸭科技发布了最新图像压缩技术——TNG其采用深度学习卷积网络作为压缩核心编码,压缩效率相比webp提高了30%,比JPEG提高了120%

 

创新点

 

TNG采用深度学习卷积网络作为其编码核心,可以在保证图片画质的同时有效降低图片数据量

 

此外传统的图片压缩算法使用的图像分块,并没有考虑到周边画质的相关性,因此最终呈像会出现块状效应等。图鸭借助深度学习技术,在进行图片分块训练时,从图像的整体色彩考虑,避免出现颜色失真和块效应等状况。

 

图片对比

 

TNG

BPG

 

大家可以看到,TNG在压缩后出现整个图片的轮廓明显好于其他压缩算法,且并没有出现颜色失帧等状况。

 

下图是图片经过TNG压缩后文件的大小

 

原图大小是150KB,在经过高压缩后,其图片大小仅288字节,不到1KB。我们相信,如果TNG被应用后,将为客户节省超千万CDN流量,且为观看用户节省一半左右通讯流量

 

TNG功能与使用场景

 

TNG作为一款图片压缩产品,目的在于降低图片的数据量,帮助企业节省带宽费用,同时减少用户等待时间。

 

和多数图像压缩技术一样,TNG的应用范围相当广泛,例如购物网站、游戏平台、新闻网站等,事实上只要是用户需要或浏览图片的平台,对图片压缩都有强需求。试想每日亿万点击量的淘宝后台若只存储原图,再根据每日实时请求进行缩放、裁剪等,其服务器的工作量将是巨大的,带宽成本也难以估量。TNG在保证同等质量上更好的压缩率将大大降低企业成本,同时带给用户更好的使用体验

 

如何体验

 

进入图鸭官网,点击TNG在线测试即可体验

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