GN⁺: Jpegli - 구글이 만든 새로운 JPEG 코딩 라이브러리

• 고도의 호환성을 유지하면서 향상된 기능과 높은 품질 압축 설정에서 35%의 압축 비율 향상을 제공하는 새로운 JPEG 코딩 라이브러리임
• 기존 JPEG보다 빠르고 효율적이며 시각적으로 더 만족스러운 이미지를 제공하도록 설계되었으며, 새로운 기술을 사용하여 이러한 목표를 달성
• 완전히 상호 운용 가능한 인코더와 디코더를 제공하며, 원래 JPEG 표준과 가장 일반적인 8비트 형식을 준수하고, libjpeg-turbo 및 MozJPEG와 API/ABI 호환성을 가짐

Jpegli의 작동 원리

• Jpegli는 JPEG XL 참조 구현에서 가져온 적응형 양자화 휴리스틱, 개선된 양자화 행렬 선택, 정밀한 중간 결과 계산, 더 진보된 색공간 사용 가능성 등 새로운 기술을 사용하여 노이즈를 줄이고 이미지 품질을 향상시킴
• 적응형 양자화를 통해 심리시각 모델링에 기반한 양자화의 데드 존을 공간적으로 변조하여 이미지 품질을 향상시키고 파일 크기를 줄임
• JPEG XL의 XYB 색공간을 사용하여 품질과 밀도를 더욱 향상시킬 수 있음

Jpegli 테스트

• Jpegli의 이미지 품질 향상을 정량화하기 위해 Cloudinary Image Dataset '22에서 Jpegli, libjpeg-turbo, MozJPEG 세 가지 코덱을 사용하여 인코딩된 이미지 쌍을 비교하는 크라우드소싱 평가자들의 도움을 받음
• 이 비교에서는 인코딩만 비교하고, 디코딩은 항상 libjpeg-turbo를 사용하여 수행함. 체스 랭킹에 영감을 받은 ELO 점수를 사용하여 코덱과 설정 간의 결과를 비교하기 쉽게 함
• 더 높은 ELO 점수는 평가자 연구에서 더 나은 종합 성능을 나타냄. Jpegli는 2.8 BPP에서 libjpeg-turbo의 3.7 BPP보다 높은 ELO 등급을 받았으며, 이는 Jpegli의 비트레이트보다 32% 높은 것임

결과

• Jpegli는 기존 JPEG 코덱보다 고품질 이미지를 35% 더 압축할 수 있음을 보여줌
• Jpegli는 인터넷을 더 빠르고 아름답게 만들 수 있는 유망한 새로운 기술임

GN⁺의 의견

• Jpegli는 웹 페이지의 로딩 속도를 개선하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 혁신적인 기술로 보임. 이미지 압축은 웹 성능 최적화에서 중요한 요소이기 때문에, 이 라이브러리는 웹 개발자들에게 큰 도움이 될 것임.
• 이 기술이 실제로 널리 채택되기 위해서는 기존의 웹 인프라와의 호환성과 통합이 중요한 과제가 될 것임. 특히, 기존의 이미지 처리 시스템과의 호환성이 중요한 요소가 될 것임.
• Jpegli가 제공하는 10+ 비트 당 컴포넌트 인코딩은 이미지의 색상 그라데이션에서 더 세밀한 디테일을 제공할 수 있으나, 이를 지원하는 하드웨어와 소프트웨어의 확산이 필요함.
• 이미지 압축 기술의 발전은 데이터 사용량과 저장 공간을 절약하는 측면에서도 환경적인 이점을 제공할 수 있음. 이는 특히 대용량 이미지가 많이 사용되는 서비스에서 두드러질 것임.
• 비판적인 시각에서 볼 때, Jpegli의 성공은 기술적 우수성뿐만 아니라 시장에서의 채택과 표준화 과정에서의 경쟁에도 달려 있음. 이미 많은 JPEG 압축 라이브러리와 표준이 존재하기 때문에, Jpegli가 시장에서 돋보이기 위해서는 명확한 이점을 제시해야 할 것임.

[neo]

Hacker News 의견

• JPEGLI 프로젝트

  • JPEGLI는 스위스 독일 방언에서 사용되는 '-li' 접미사를 사용하여 작은 JPEG 이미지를 의미함. 이 접미사는 단어에 '-li'를 추가하여 물체의 작음과 친근함을 전달함.
  • 구글 취리히에서 시작된 것으로 보임.
  • 스위스 독일어를 사용하는 다른 주목할 만한 구글 프로젝트들:
    • Gipfeli: 고속 압축을 위한 프로젝트로, 크루아상을 의미함.
    • Guetzli: 지각적 JPEG 인코더로, 쿠키를 의미함.
    • Weggli: 의미 검색 도구로, 빵뭉치를 의미함.
    • Brotli: 손실 없는 압축을 위한 프로젝트로, 작은 빵을 의미함.

• JPEGLI의 잠재적 영향

  • JPEGLI의 주장은 WebP의 손실 압축과 관련하여 더 이상 필요하지 않게 만드는 것처럼 보임.
  • JPEG 대비 WebP와 유사한 압축 추정치가 제시됨.
  • AVIF의 가치에 대해서도 의문을 제기함. AVIF는 더 높은 압축률을 가지지만, 기본적인 사용에만 적합한 제한적인 이미지 포맷이며, 인코딩과 디코딩이 매우 느리고 스트리밍 디코더가 없어 전체 AVIF를 다운로드해야만 디코딩을 시작할 수 있음.
  • JPEG XL은 인터넷 사용에 적합한 스트리밍 디코더와 모바일 네트워크를 위한 점진적 디코딩 지원을 포함하여 JPEG/JPEGLI보다 훨씬 더 많은 범위를 커버하기 때문에 여전히 가치가 있음.

• JPEGLI의 이미지 품질 평가 방법

  • JPEGLI의 이미지 품질 개선을 정량화하기 위해 Cloudinary Image Dataset '22에서 JPEGLI, libjpeg-turbo, MozJPEG 세 가지 코덱을 사용하여 여러 비트레이트로 인코딩된 이미지 쌍을 비교하는 크라우드소싱 평가자들의 도움을 받음.
  • 이미지 품질을 평가하는 방법에 대한 비판이 있음. 인간은 원본 이미지의 왜곡인 더 높은 채도의 색상을 선호하는 경향이 있을 수 있음.
  • 더 공정한 평가를 위해서는 원본 이미지를 기반으로 어떤 이미지가 더 잘 나타내는지를 선택하도록 해야 하며, 'A', 'B', '확실하지 않음'을 답변으로 허용해야 함.
  • ELO 순위 시스템이 적절하지 않을 수 있으며, 어떤 이미지가 어떤 접근 방식이 더 나은지 결정하는 데 가장 영향력 있는지와 그 이유에 대한 분석이 필요함.

• JPEGLI의 성능

  • 낮은 비트레이트에서 경쟁력이 떨어지는 것으로 보임.
  • MozJPEG 품질 60으로 이미지를 인코딩하는 프로젝트에서 JPEGLI로 전환을 시도했을 때, 비슷한 파일 크기를 생성하기 위해 조정했음에도 불구하고 JPEGLI 이미지가 일관되게 더 나쁜 결과를 보임.

• Elo 평가 시스템의 사용

  • 이미지 품질을 평가하기 위해 Elo 평가 시스템을 어떻게 사용했는지 저자들이 설명해주면 도움이 될 것임.
  • 이미지가 다른 이미지보다 더 나은 것으로 평가되면 '승리'로 간주되는지 추측됨.
  • 'ELO' 대신 'Elo'라고 쓰는 것이 올바르며, 이는 약어가 아닌 사람의 이름임.

• JPEGLI의 기술적 세부사항

  • JPEGLI는 10비트 이상의 컴포넌트로 인코딩될 수 있음.
  • 추가 비트가 어떻게 인코딩되는지, 이것이 JPEG_R/"Ultra HDR" 포맷인지, 아니면 구글이 새로운 메타데이터 솔루션을 개발했는지에 대한 질문이 있음.

• JPEGLI의 결과 품질

  • JPEGLI를 통해 압축하거나 해제할 때 더 정밀하고 심리시각적으로 효과적인 계산이 수행되어 이미지가 더 선명해지고 관찰 가능한 아티팩트가 적어짐.
  • 이 개선을 보여주는 예제 이미지에 대한 링크가 있는지 질문이 있음.

• JPEGLI의 실용성

  • libjpeg-turbo 대신 JPEGLI를 사용할 때, 동일한 입력 비트맵과 품질 설정으로 JPEGLI가 생성하는 출력물이 더 작거나 더 아름다울 것인지, 또는 둘 다일 것인지에 대한 질문이 있음.
  • 공간 절약이 JPEGLI 인코더가 더 낮은 품질 설정에서 비슷하거나 더 나은 이미지를 생성할 수 있기 때문인지 이해하고 싶어함.

• JPEGLI의 향후 적용

  • ImageOptim에서 곧 JPEGLI를 사용할 수 있을 것으로 기대함.

• 구글의 전략에 대한 의견

  • 구글이 JPEG XL 대신 AVIF를 Chrome에 구현하지 않기 위해 무엇이든 할 것 같음.
  • JPEG만을 소비하는 사용자들이 수십 년 동안 존재할 것이므로 여전히 가치가 있음을 인식하면서도, 구글이 큰 회사임에도 불구하고 이러한 전략에 대한 시각이 있음.