# Google 说要帮你省流量，推出逆天图像优化技术

- 作者：陈 梓锋
- 发布时间：2017-01-13 16:43
- 分类：产品
- 原文：https://www.ifanr.com/775679

![google&#95;raisr](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2017/01/Google_RAISR.jpg)

相信每个人都会遇到这种烦恼：刷到好看的照片时，就会想要点进去看大图，但加载大图又十很费时，而且还经常会加载失败。

不过，Google 在去年 11 月份公布的一项叫 Rapid and Accurate Image Super-Resolution(RAISR) 的技术就能较好地去解决这个问题。

![google&#95;raisr&#95;c](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2017/01/Google_RAISR_C.png)

(图片来自：[Google](https://www.blog.google/products/google-plus/saving-you-bandwidth-through-machine-learning/))

经过学习后，RAISR 能用低分辨率的图片生成其高分辨率的版本。比起现在的优化图片技术，RAISR 能输出同样甚至更优的结果，而且速度能快上 10 到 100 倍。

在保证生成图片质量接近原图的同时，RAISR 能节约最多 75% 的带宽。[Google 表示](https://www.blog.google/products/google-plus/saving-you-bandwidth-through-machine-learning/)，每周能用 RAISR 这项技术处理 10 亿张图片，总共能帮用户节省大约 1/3 的带宽。

![google-raisr-ex1](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2017/01/Google-RAISR-EX1.png)

(图片来自：[Google](https://research.googleblog.com/2016/11/enhance-raisr-sharp-images-with-machine.html))

上图的最左是原始的低分辨率图片，中间是经过传统双三次插值算法后得出的结果，右边则是用 RAISR 算法输出的图片。可以看到，RAISR 算法的结果更加锐利，细节处理方面更胜一筹。

![google-raisr-ex3](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2017/01/Google-RAISR-EX3.png)

(图片来自：[Google](https://research.googleblog.com/2016/11/enhance-raisr-sharp-images-with-machine.html))

![google-raisr-ex2](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2017/01/Google-RAISR-EX2.png)

 (图片来自：[Google](https://research.googleblog.com/2016/11/enhance-raisr-sharp-images-with-machine.html))

老人眼睛的处理无疑是令人满意的。但是马的雕塑这张则会显示出 RAISR 算法的不足，背景柔和的树叶被硬生生拉高了锐度，显得十分奇怪。

![google-raisr-ex4](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2017/01/Google-RAISR-EX4.png)

(图片来自：[Google](https://research.googleblog.com/2016/11/enhance-raisr-sharp-images-with-machine.html))

不足之处虽然有，但是 RAISR 还有一个绝招。一般图片经过压缩后，都会失真，解析力下降。如左图，线与线之间已经糊成了一片。使用传统的线性算法是无法修复底部纹理的，但是 RAISR 特别的学习方法，让它有了强大的消除失真的能力。右图是输出的结果，线与线之间已经干净了不少。

![google&#95;raisr](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2017/01/Google_RAISR.jpg)

（题图来自：[YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=wQhLNByOMyk)）

昨天，Google+ 的产品经理 John Nack 在博客中发文，表示一小部分 Android 设备的用户在 Google+ 上查看高分辨率照片时，就已经能体验到这项新技术。

用户在加载的，实际上还是一张压缩过的照片，不过[在设备上](http://www.theverge.com/2017/1/12/14250652/google-machine-learning-image-resolution)运行 RAISR 的算法后就能还原图片的细节。

虽然 RAISR 现在只是应用于 Google+ 上，不过在博客的最后，John 表示，在接下来的几周，他们会扩大这项技术的推广范围。
