谷歌的機器學習，讓你網速再差也能加載高清大圖

從此不怕沒流量看高清大圖！

當我們在瀏覽高清大圖的時候，最不能忍受的就是一直在加載中，對于強迫癥來說，等待那個小圈轉的過程簡直是煎熬。最近，谷歌就推出了一個以低寬帶看高清圖的功能，讓你擺脫漫長的加載時間。

該功能主要是為優化Google+上的用戶瀏覽圖片體驗所準備的，Google+的產品經理John Nack在谷歌官方博客上發表文章，表示他們主要采用了機器學習及RAISR的技術解決的這一問題。

PAISR全稱是“Rapid and Accurate Image Super-Resolution”，叫做快速精確的超分辨技術，它利用機器學習，可以把低分辨率的圖片轉化為高分辨率的圖片。而且它還能將顯示速度提升大約10到100倍。另外，谷歌的技術會減少整個選擇過濾過程中混疊效應的產生。

具體采用的選擇過濾方法有兩種，一種方式是讓過濾器在高、低分辨率圖片中直接學習；另外一種是先對低分辨率圖片應用低功耗的升采樣，再與高分辨率組合后進行學習。

舉個例子，之前打開一張1000*1500像素的圖片，需要占用100kb，才打開1/4像素大小的照片。采用了RAISR之后，同樣大小的圖片不僅能夠完整打開，而且只需要25kb。也就是說，采用PAISR技術之后，谷歌能夠讓每張圖片所占用的帶寬最多減少75%。

Rack表示，“我們目前只在安卓設備流中采用這一功能，但我們已經用RAISR壓縮超過10億張圖片，并為使用這一功能的用戶節省了三分之一的帶寬。在未來幾周，我們計劃對這一功能進行推廣，以便為用戶節約更多的時間與數據成本。”

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