Рубріки: Новини

JPEG далеко позаду: Google представив покращений формат стиснення зображень

Ігор Шелудченко

Корпорація Google представила нову опенсорс-бібліотеку Jpegli, яка стискає зображення на 35% ефективніше, зберігаючи при цьому високу якість.

Дослідники Google протягом багатьох років працювали над покращенням стиснення даних (Brotli), аудіо (Lyra V2), ну й зображень (WebP). Jpegli — останній їх проєкт, спрямований на покращення коефіцієнта стиснення застарілих файлів JPEG у системах, де сучасне стиснення, наприклад WebP, може бути недоступним або бажаним.

Як йдеться в повідомленні в офіційному блозі Google, серед переваг Jpegli:

  • Кодер та декодер повністю сумісні з API/ABI з libjpeg-turbo та MozJPEG.
  • Висока якість. При роботі з зображеннями виконуються більш точні та «психовізуально ефективні» обчислення, завдяки чому зображення виходять чіткішими.
  • Швидкість. Хоча якість зображення та ефективність стиснення у Jpegli краща, швидкість кодування знаходиться десь на рівні з libjpeg-turbo та MozJPEG. Завдяки цьому веброзробники можуть легко вбудувати нову бібліотеку в робочі процеси без шкоди швидкості роботи та споживання пам’яті.
  • Можливість кодування зображення з виділенням 10 і більше біт на колірний компонент. Традиційні бібліотеки кодують зображення з використанням 8 бітів на компонент, що призводить до артефактів на плавних градієнтах.
  • Ефективність стиснення. Jpegli стискає зображення ефективніше традиційних кодерів, що дозволяє заощаджувати ресурси.

Як працює Jpegli

Jpegli використовує низку нових методів для зменшення шуму та покращення якості зображення. Це:

  • адаптивна евристика квантування він JPEG XL;
  • покращений вибір матриці квантування;
  • точне обчислення проміжних результатів;
  • можливість використання більш вдосконаленого простору кольорів.

Google провів тестування, порівнявши роботу Jpegli, libjpeg-turbo та MozJPEG на кількох бітрейтах. Що з цього вийшло — можете побачити на діаграмі нижче.

Останні статті

Штучний інтелект «поглинув» 500 000 вакансій програмістів. Чого чекати далі?

Дослідження економістів Федеральної резервної системи США Ліланда Крейна та Пола Сото свідчить про тектонічні зсуви…

14.04.2026

Українці майже наздогнали американців за показником активного використання штучного інтелекту

Згідно зі свіжим опитуванням Gallup, впровадження штучного інтелекту в США досягло історичного рубежу. Вперше в…

14.04.2026

Чому майбутнє розробки – за low-code: думка та кейси експерта

За даними фахівців у сфері корпоративного управління, IT повільно, але впевнено стає слабким місцем у…

14.04.2026

Rockstar Games відмовилась платити хакерам $200 000: викрадені дані злито в мережу (спойлер: нічого цікавого там немає)

Хакерське угруповання ShinyHunters оприлюднило частину викрадених корпоративних даних Rockstar Games. Це сталося після того, як…

14.04.2026

Microsoft розробляє власного локального агента — альтернативу OpenClaw

Компанія Microsoft продовжує агресивну експансію у сферу автономних ШІ-агентів. Згідно з останніми звітами, технологічний гігант…

14.04.2026

Ліміти запитів до LLM змушують розробників підлаштовувати свій робочий графік

Минув той час, коли співробітники підлаштовували свій день під графік роботи колег або дедлайни. Тепер…

14.04.2026