Google開源博客今天發佈用於編碼/解碼的JPEG編碼庫Jpegli，它與JPEG保持兼容，同時為高質量JPEG壓縮提供約35%的壓縮率改進。Jpegli的目標是成為比傳統JPEG處理更高效、更快速的JPEG編碼庫。
Jpegli 的編碼和解碼符合原始的 JPEG 標準，壓縮後的圖像應該更清晰，偽影更少，使用 libjpeg-turbo 和 MozJPEG 等程序後性能非常快，而且支持每個組件 10 多比特的編碼。
Google博文是這樣介紹 Jpegli 的：
Jpegli 通過使用大量新技術來減少噪點和提高圖像質量，主要包括 JPEG XL 參考實現中的自適應量化啟發式技術、改進的量化矩陣選擇、精確計算中間結果以及使用更高級色彩空間的可能性。所有新方法都經過精心設計，以使用傳統的 8 位 JPEG 形式，因此新壓縮的圖像與現有的 JPEG 瀏覽器（如瀏覽器、圖像處理軟件等）兼容。
據Google統計，Jpegli 可以比傳統的 JPEG 編解碼器多壓縮 35% 的高質量圖像。目前，Jpegli 的代碼存在於 libjxl（JPEG-XL 庫）資源庫中。
系統，經過訓練可將音頻壓縮到所需的目標大小。首先，編碼器將未壓縮的數據轉換為較低幀率的"潛空間"表示。然後，"量化器"將該表示法壓縮到目標大小，同時跟蹤最重要的信息，這些信息隨後將被用於重建原
技術。據介紹，EnCodec”AI訓練模型涵蓋三個部分，分別為編碼器、量化器和解碼器。編碼器可將原始數據轉換為較低影幀速率的格式，再由量化器將數據壓縮到目標大小，最後，解碼器通過神經網絡對這些數據進行解碼。值得一
圖像合成模型的未來新用途。感興趣的朋友，可移步至 Google Colab 查看 Bühlmann 的示例代碼，或在有關 Towards AI 的帖子中找到實驗中的更多技術細節。
廣泛采用該格式。根據 Interop 項目的 GitHub頁面，蘋果、Google、微軟和 Mozilla 將合作在各自的瀏覽器中實施交叉兼容的網絡技術。作為 Interop 2024 大會上要求最多的功能，JPEG XL 將是這個新的互操作性聯盟的完美候選者。網絡開發
GoogleChrome團隊向來隻關註兩個問題：第一如何減少內存使用量、第二如何提高網站加載速度(玩笑話，不過這些年谷歌在這些方面的變更是最多的)。現在谷歌正在研究一種新的共享字典壓縮技術來大幅度提高網站資源的壓縮效率
早在10月份，Google宣佈在他們的Chrome/Chromium網絡瀏覽器中取消對JPEG-XL的支持，這是一個令人驚訝的舉動。Google的工程師認為，業界對JPEG-XL的興趣不夠，且與現有的格式相比也沒有足夠的好處，他們的計劃是在Chrome110中取消對JPEG-
默認安裝的一部分，似乎還沒有通過審核。這是繼一年前Google將 JPEG-XL 從 Chrome 瀏覽器中刪除之後的又一戲劇性事件。JPEG-XL 是一種免版稅的圖形文件格式，旨在成為現有有損和無損壓縮光柵圖形格式的通用替代格式。該文件格
計算單元，從而疊加大量處理任務；為滄海芯片內置視頻編碼加速專用功能模塊，讓流水控制邏輯更純粹，減少重復計算和分支判斷，帶來更低的功耗和成本。滄海芯片的編碼器設計中完整實現高精度運動搜索、全率失真優化、
在本月的第86次AVS標準會議上，由騰訊天籟主導的AVS3語音編碼項目，已獲得顯著進展！測試結果顯示，在純凈語音場景、網絡損傷場景等多場景下，能夠實現極低碼率下的高質量通話，向實現AVS3音頻標準落地更近一步！本次AVS
技術。接著對量化後得到的 AC 系數和 DC 系數再分別進行編碼，經過哈夫曼編碼後得到下面這樣的一大串數字。解壓縮時對每個圖像塊做 DCT 反轉換（IDCT），就可以重建完整圖像。具體計算過程如下：首先將圖片中每個像素的原
主要平臺上可用，包括雲服務商、API 提供商等。從AWS、Google Cloud、Databricks、Snowflake 、NVIDIA NIM到Hugging Face、Kaggle、IBM WatsonX、Microsoft Azure——Llama 3 將無處不在。它也得到 AMD、AWS、Dell、Intel、NVIDIA 和 Qualcomm 提供的硬件平臺支持
s://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original[6]https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer[7]https://github.com/haotian-liu/LLaVA[8]https://hpc-ai.com/blog/open-sora-v1.0
，參考AV1編碼器可實現比同類產品高得多的數據壓縮率。Google負責Android系統視頻和圖像編解碼器的經理阿裡夫-迪基奇（Arif Dikici）最近證實，移動操作系統將獲得一個基於軟件的官方 AV1 解碼器。這一全球最廣泛的移動平臺終於
視覺、分類、識別和分割、生成。表征學習是通過壓縮式編碼和解碼實現的為更形式化地表述這些實踐背後的共同問題，我們可以將給定數據集的樣本看作是高維空間 ?^D 中的隨機向量 x。通常來說，x 的分佈具有比所在空間低得