Sıkıştırma

Görüntü sıkıştırma, görüntüleri kaydetmek ve iletmek için gereken depolama alanını ve bant genişliğini azaltır. Sıkıştırma olmadan, 24 megabaytapixel RGB imRGB yaklaşık 72 megabayt yer kaplar. Sıkıştırma algoritmaları, daha verimli bir şekilde kodlanabilen veya tamamen atılabilen kalıpları, fazlalıkları ve algılanamayan ayrıntıları belirler. Dosya boyutu ile görüntü kalitesi arasındaki denge, herhangi bir uygulama için sıkıştırma ayarlarını seçerken göz önünde bulundurulan temel husustur.\n\nWeb geliştiricileri, sıkıştırmayı sayfa yükleme hızıyla dengeler. Yüzlerce ürün görselinin yer aldığı bir e-ticaret sitesinin, özellikle mobil bağlantılarda hızlı yükleme için toplam sayfa ağırlığını yönetilebilir tutması gerekir. Her görüntü, kabul edilebilir görsel kaliteyi koruyan en küçük dosya boyutuna sıkıştırılır. WebP ve AVIWebPgibi modern formatlar, eski JPEG'e göre daha iyiAVIFgerçeklik-boyut oranları sağlayarak sitelerin aynı bant genişliği maliyetiyle daha yüksek kaliteli görüntüler elde etmesine olanak tanır.\n\nGörüntüler çok agresif bir şekilde sıkıştırıldığında sıkıştırma bozuklukları görünür hale gelir. Çok düşük qJPEGty ayarlarında JPEG sıkıştırması, karakteristik bloklu yapılar (8×8 piksel ızgara desenleri), degradelerde renk şeritleri ve yüksek kontrastlı kenarlar çevresinde sivrisinek gürültüsü üretir. Bu eserler özellikle mavi gökyüzü ve ten tonları gibi ince renk geçişlerinin olduğu alanlarda görülebilir. Sıkıştırma yapaylıkları bir görüntüye işlendikten sonra, bunlar tamamen kaldırılamaz, ancak yapay zeka geliştirmesi bunların görüntülerini azaltabilir. TranspJPEGt arka planda dışa aktarma işlemleri, kenar kalitesini korumak için kayıpsız PNG veya WebP kullanır. Standart düzenlemeler, makul dosya boyutlarında görsel kaliteyi koruyan dengeli cPNGresyonunu kullanır. Yapay zeka geliştirme hattı ayrıca yüklenen AI enhancement'de mevcut olan sıkıştırma bozulmalarını da azaltır Kullanıcılar mesajlaşma uygulamalarından veya sosyal medya indirmelerinden yoğun şekilde sıkıştırılmış görüntüler yüklediğinde, yapay zeka görünür JPEG engellemeyi, renk bantlarını ve kenar çınlama bozukluklarını tanımlayıp azaltır, önceki sıkıştırma döngüleri sırasında kaybedilen kaliteyi kısmen geri yükler ve bozulmuş giriş kaynağından daha temiz çıktı üretir.