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谷歌又曝黑科技:机器学习节省看图时75%的流量
2021-07-01 10:25  浏览:16

  如何在更小的尺寸内提供更好的画质,这是图片压缩领域恒久的课题。Google就一直致力于解决这个难题,2010年Google曾推出一种名为WebP的新图片格式。与传统的JEPG格式相比,它可以在相同的品质内把把图片大小减少40%!而现在随着机器学习技术的不断进步,Google在这一领域又有了重大的突破。

  1月11日,Google+团队在其官方博客介绍了一种叫RAISR(Rapidand Accurate Image Super Resolution)的新技术,它使用机器学习方法,训练系统分析同一张图片的高质量版本和低质量版本,找出高质量版本更好的原因,再在低质量版本模拟出高质量版本图片的效果。

  和这个过程类似的是对图片的锐化和增强对比度的操作,即通过放大底层细节,来改善模糊图片的质量。但是,锐化同时增加图像的噪点,让图片看起来有很多小颗粒,经常使用Photoshop处理照片的同学应该深有体会。Google表示,自己使用的方法可以在不增加噪点和颗粒的情况下改善图片清晰度。

  在Photoshop中对一张图片多次应用锐化后,图片中会出现大量噪点

  在RAISR的论文中,作者表示,使用这种方法,运行时间比目前最好的图片压缩方法快一到两个数量级,同时,它产生的图片效果和最好的办法相当,甚至更好。

  现在,这个系统已经可以用于训练库之外的图片,也就是说,当系统遇到一张从未见过的图片时,也能按照同样的方法,用更小的尺寸模拟出高质量图片。

  2016年11月,RAISR被引入了Google+中,最理想的状况下,它可以节省75%的流量。

  据悉目前这一技术仅在Android设备用户访问Google+时才能启用。但Google声称,现在每周有超过了10亿张照片使用了RAISR技术,它帮助这些用户节省了1/3的流量,而且很快这项技术就将被应用于更多Google产品!