一般的に画質と画像サイズはトレードオフの関係にありますが、「画像圧縮AC」は、画質を保持したまま画像サイズを縮小することができます。例えば、多くのWebサイトでは、しばしば必要以上に大きなサイズの画像が使われているため、読み込みに多くの時間がかかっています。「画像圧縮AC」を利用すれば、画質を劣化させず、より高速でWebサイトの表示ができるようになります。
Deep Image Compressionによる最新の圧縮技術
一般的に画質と圧縮率はトレードオフの関係にあります。画質を保持したまま圧縮を行うためにはこのトレードオフをいかにコントロールするかが重要です。
画像圧縮ACに用いられる画像圧縮AIの学習モデルは、まず畳み込みニューラルネットワークを用いて画像をエンコード（圧縮）します。その結果を画像の重要度マップ（画像の中で知覚的な重要度の分布を示すもの）として利用します。エントロピー（データが持つ平均情報量）の計算に条件付き確率モデルを採用し、画像の重要な領域は情報量を多く残し、そうでない部分は情報量を少なく圧縮するように学習を行います。こうして学習された画像圧縮AIは、JPGファイルの画質を維持しながら、ファイル容量を非常に小さくすることが可能です。
PNGファイルの圧縮は、Median Cut Algorithms（メディアンカット法・メディアンカットアルゴリズム）を採用しています。
