图像压缩如何兼顾大小和质量？Google 请人工智能来帮忙

美剧《硅谷》中虚构的公司 Pied Piper 开发了一款利用人工智能的压缩技术，Google 似乎在其中找到了灵感。

（图片来自： Quartz ）

根据 Quartz  报道，Google 的研究者开发出了一款利用人工智能进行图片压缩的技术，让其在大小与质量之间找到最佳平衡点。

压缩是现在社交媒体内容分享的基础，不管是视频还是图像，只有让文件尽可能小才有可能让内容分享更加顺畅，但在这个过程中的质量损失显然是我们不想看到的，更何况现在的屏幕分辨率还在不断提升。

Google 这项技术的原理是什么？

根据 论文 ，Google 首先需要让人工智能系统进行有效学习。为此，他们使用了 600 万张随机压缩的 1280×720 图片，并分别把每张图分成若干 32×32 像素的小块。之后，人工智能会在其中挑选出 100 个压缩率最不理想的小块进行学习。

（图片来自： Digital Trends ）

经过对这最难压缩的 100 个小块进行学习，Google 希望可以提升人工智能压缩最复杂数据的能力，从而让人工智能在压缩普通图片时更加游刃有余。

经过大量学习之后，类神经网络通过复杂的运算可以将图像解构，将图像分成若干小块，并且针对每块的实际情况“对症下药”，采取量身定制的压缩方案，而不是使用统一方法压缩整个图像。

由此，人工智能可以在压缩前预先估计采用不同方案后的压缩效果，经过一系列复杂的计算选出最佳方法。

（图片来自： Digital Trends ）

由此一来，它既有效缩减了文件大小，也没有让质量打折过多，而且论文显示，这项技术目前已经在标准测试上优于 JPEG 格式。

但是这项技术也有它不完美的地方。

首先，图像质量是个很主观的方面，机器显然不会用人类那样的审美去判定何种压缩方法最优，而 Google 的研究者也坦言，技术上的度量方法与人类审美完全是两回事。

图像压缩技术对 Google 来说尤其重要。Google 的照片云存储服务已经提供了不限量的存储空间，因此 Google 需要尽可能将图片大小降低，并且不损伤用户的实际体验，这项技术刚好可以应用到其中。

题图来自： Wired