业界丨谷歌用机器学习节约你的流量,加载高清美图一点不心疼!

近日Google+推出了以低带宽看高清大图的功能。换句话说,是一个用机器学习让你节约流量的好方法。

目前在Google+上有不少优秀摄影师建立了自己的博客,为社区做贡献,并在上面分享他们拍摄的作品。不论是玩具、风景还是街头艺术,每张照片背后都有着特别的故事,这样的照片自然要用高清大图模式来欣赏。

而在以前,要看高清大图也就意味着要占用大量带宽,一来是数据成本增加,另一点在于加载速度会变慢,导致用户体验不佳。在时间就是金钱的时代,怎么能把这么宝贵的时间用在等待loading上呢?

谷歌用机器学习节约你的流量,加载高清美图一点不心疼!

此外,对于数据价格高昂或是互联网速度不够给力的地区,这个问题简直是要老命呀!

而Google+的产品经理John Nack近日在谷歌官方博客上发表文章,表示他们采用了机器学习及RAISR的技术成功解决这一问题。

RAISR发布于去年11月,全称是““Rapid and Accurate Image Super-Resolution”,即“快速精确的超分辨率技术”。AI科技评论此前也做过相关覆盖,即将利用机器学习,把低分辨率图片转为高分辨率图片。它的效果能达到甚至超过现在的超分辨率解决方案,同时速度提升大约十至一百倍,且能够在普通的移动设备上运行。而且,谷歌的技术可以避免产生混叠效应 (aliasing artifacts)。

谷歌采用的是一对低分辨率、高分辨率图片训练该程序,以找出能选择性应用于低分辨图片中每个像素的过滤器,这样能生成媲美原始图片的细节。主要有两个方式,一为直接让过滤器在成对高、低分辨率图片中直接学习,具有处理效率高的优点;第二种方法先对低分辨率图片应用低功耗的升采样,再与高分辨率组合后进行学习,这种方法能够更好利用硬件性能。

当时AI科技评论就曾做出预测,认为在移动设备上将大有可为,比如将消费者手机拍摄的照片转化为媲美单反画质的高清美图。不过本次谷歌采取的是将照片以低流量的方式呈现同样的高清效果。

根据博客中的说法,如果采用RAISR来显示Google+上的高清图片,谷歌能够让每张图片所占用的带宽最多减少75%。

谷歌用机器学习节约你的流量,加载高清美图一点不心疼!

从这张对比图上我们可以看到,原来打开一张1000*1500像素的图片,需要占用100kb,并且只能打开1/4像素大小的照片,而不是原图。而如果采用了RAISR,同样大小的图片不仅能够完整打开,而且只需要25kb。

Rack表示,“我们目前只在安卓设备流中采用这一功能,但目前我们每周已经用RAISR压缩超过10亿张图片,并为使用这一功能的用户节省了三分之一的带宽。在未来几周,我们计划对这一功能进行推广,以期为用户节约更多的时间与数据成本。”

via google blog

原文发布于微信公众号 - AI科技评论(aitechtalk)

原文发表时间:2017-01-17

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