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腾讯技术分享:GIF动图技术详解及手机QQ动态表情压缩技术实践

本文来自腾讯前端开发工程师“ wendygogogo”的技术分享,作者自评:“在Web前端摸爬滚打的码农一枚,对技术充满热情的菜鸟,致力为手Q的建设添砖加瓦。”


1、GIF格式的历史


GIF ( Graphics Interchange Format )原义是“图像互换格式”,是 CompuServe 公司在1987年开发出的图像文件格式,可以说是互联网界的老古董了。

GIF 格式可以存储多幅彩色图像,如果将这些图像((https://www.qcloud.com/document/ ... w.59167.59167.59167)连续播放出来,就能够组成最简单的动画。所以常被用来存储“动态图片”,通常时间短,体积小,内容简单,成像相对清晰,适于在早起的慢速互联网上传播。

本来,随着网络带宽的拓展和视频技术的进步,这种图像已经渐渐失去了市场。可是,近年来流行的表情包文化,让老古董 GIF 图有了新的用武之地。

1.gif    2.gif

表情包通常来源于手绘图像,或是视频截取,目前有很多方便制作表情包的小工具。

这类图片通常具有文件体积小,内容简单,兼容性好(无需解码工具即可在各类平台上查看),对画质要求不高的特点,刚好符合 GIF 图的特性。

所以,老古董 GIF 图有了新的应用场景。

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3、技术需求场景


新的应用场景带来新的需求,本文所要探究的技术和要解决的问题来源于某个真实的业务场景下——即为用户批量推送GIF表情包的功能需求。

一批图像大约有200-500张,以缩略图列表的形式展示在客户端。

根据我们使用测试数据进行的统计 GIF 图表情包的尺寸大部分在200k-500k之间,批量推送的一个重要问题就是数据量太大,因此,我们希望能够在列表里展示体积较小的缩略图,用户点击后,再单独拉取原图。

传统的 GIF 缩略图是静态的,通常是提取第一帧,但在表情包的情形下,这种方式不足以表达出图片中信息。

比如下面的例子:
1.gif     2.gif
左为原始GIF动态图,右为GIF的第一帧

第一帧完全看不出重点啊!

所以,我们希望缩略图也是动态的,并尽可能和原图相似。

对于传统图片来说,文件大小一般和图片分辨率(尺寸)正相关,所以,生成缩略图最直观的思路就是缩小尺寸,resize大法。

但是在 GIF 图的场合,这个方式不再高效,因为 GIF 图的文件大小还受到一个重要的因素制约——帧数

以这张柴犬表情为例,原图宽度200,尺寸1.44M,等比缩放到150之后,尺寸还是1.37M,等比缩放到100,相当于尺寸变为原来的四分之一,体积还是749K。

3.gif     4.gif     5.gif

可见,resize大法的压缩率并不理想,收效甚微。

而且,我们所得到的大部分表情图素材,分辨率已经很小了,为了保证客户端展示效果,不能够过度减少尺寸,不然图片会变得模糊。

所以,想要对GIF图进行压缩,只能从别的方向入手。

4、GIF技术详解:拆解GIF格式


4.1基本


想要压缩一个文件,首先要了解它是如何存储的。毕竟,编程的事,万变不离其宗嘛。

1.jpg

作为一种古老的格式,GIF的存储规则也相对简单,容易理解。

一个GIF文件主要由以下几部分组成:

  • 1)文件头;
  • 2)图像帧信息;
  • 3)注释。

下面我们来分别探究每个部分。

4.2文件头


GIF格式文件头和一般文件头差别不大,也包含有:

  • 1)格式声明;
  • 2)逻辑屏幕描述块;
  • 3)全局调色盘;

格式声明:
2.jpg
Signature 为“GIF”3 个字符;Version 为“87a”或“89a”3 个字符。

逻辑屏幕描述块:
3.jpg
前两字节为像素单位的宽、高,用以标识图片的视觉尺寸。

Packet里是调色盘信息,分别来看:

  • 1)Global Color Table Flag为全局颜色表标志,即为1时表明全局颜色表有定义;
  • 2)Color Resolution 代表颜色表中每种基色位长(需要+1),为111时,每个颜色用8bit表示,即我们熟悉的RGB表示法,一个颜色三字节;
  • 3)Sort Flag 表示是否对颜色表里的颜色进行优先度排序,把常用的排在前面,这个主要是为了适应一些颜色解析度低的早期渲染器,现在已经很少使用了;
  • 4)Global Color Table 表示颜色表的长度,计算规则是值+1作为2的幂,得到的数字就是颜色表的项数,取最大值111时,项数=256,也就是说GIF格式最多支持256色的位图,再乘以Color Resolution算出的字节数,就是调色盘的总长度。

这四个字段一起定义了调色盘的信息。

Background color Index 定义了图像透明区域的背景色在调色盘里的索引。

Pixel Aspect Ratio 定义了像素宽高比,一般为0。

什么是调色盘?我们先考虑最直观的图像存储方式,一张分辨率M×N的图像,本质是一张点阵,如果采用Web最常见的RGB三色方式存储,每个颜色用8bit表示,那么一个点就可以由三个字节(3BYTE = 24bit)表达,比如0xFFFFFF可以表示一个白色像素点,0x000000表示一个黑色像素点。

如果我们采用最原始的存储方式,把每个点的颜色值写进文件,那么我们的图像信息就要占据就是3×M×N字节,这是静态图的情况,如果一张GIF图里有K帧,点阵信息就是3×M×N×K。

下面这张兔子snowball的表情有18帧,分辨率是200×196,如果用上述方式计算,文件尺寸至少要689K。

4.gif

但实际文件尺寸只有192K,它一定经历过什么……

我们可以使用命令行图片处理工具gifsicle来看看它的信息:

gifsicle -I snowball.gif > snowball.txt


我们得到下面的文本:

5.gif 19 images
logical screen 200x196
global color table (128)
background 93
loop forever
extensions 1
+ image #0 200x196 transparent 93
disposal asis delay 0.04s
+ image #1 200x188 transparent 93
disposal asis delay 0.04s
........


可以看到,global color table 128就是它的调色盘,长度128。

为了确认,我们再用二进制查看器查看一下它的文件头:
5.jpg
可以看到Packet里的字段的确符合我们的描述。

在实际情况中,GIF图具有下面的特征:

  • 1)一张图像最多只会包含256个RGB值;
  • 2)在一张连续动态GIF里,每一帧之间信息差异不大,颜色是被大量重复使用的。

在存储时,我们用一个公共的索引表,把图片中用到的颜色提取出来,组成一个调色盘,这样,在存储真正的图片点阵时,只需要存储每个点在调色盘里的索引值。

如果调色盘放在文件头,作为所有帧公用的信息,就是公共(全局)调色盘,如果放在每一帧的帧信息中,就是局部调色盘。GIF格式允许两种调色盘同时存在,在没有局部调色盘的情况下,使用公共调色盘来渲染。

6.jpg

这样,我们可以用调色盘里的索引来代表实际的颜色值。

一个256色的调色盘,24bit的颜色只需要用9bit就可以表达了。

调色盘还可以进一步减少,128色,64色,etc,相应的压缩率就会越来越大……

还是以兔子为例,我们还可以尝试指定它的调色盘大小,对它进行重压缩:

gifsicle --colors=64 5.gif > 5-64.gif
gifsicle --colors=32 5.gif > 5-32.gif
gifsicle --colors=16 5.gif > 5-16.gif
gifsicle --colors=2 5.gif > 5-2.gif
......


依然使用gifsicle工具,colors参数就是调色盘的长度,得到的结果:
7.gif    8gif.gif    9.gif    10.gif

注意到了2的时候,图像已经变成了黑白二值图。

居然还能看出是个兔子……

所以我们得出结论——如果可以接受牺牲图像的部分视觉效果,就可以通过减色来对图像做进一步压缩

文件头所包含的对我们有用的信息就是这些了,我们继续往后看。

4.3帧信息描述


帧信息描述就是每一帧的图像信息和相关标志位,在逐项了解它之前,我们首先探究一下帧的存储方式。

我们已经知道调色盘相关的定义,除了全局调色盘,每一帧可以拥有自己的局部调色盘,渲染顺序更优先,它的定义方式和全局调色盘一致,只是作用范围不同。

直观地说,帧信息应该由一系列的点阵数据组成,点阵中存储着一系列的颜色值。点阵数据本身的存储也是可以进行压缩的,GIF图所采用的是LZW压缩算法。

这样的压缩和图像本身性质无关,是字节层面的,文本信息也可以采用(比如常见的gzip,就是LZW和哈夫曼树的一个实现)。

基于表查询的无损压缩是如何进行的?基本思路是,对于原始数据,将每个第一次出现的串放在一个串表中,用索引来表示串,后续遇到同样的串,简化为索引来存储(串表压缩法)。

举一个简单的例子来说明LZW算法的核心思路。

有原始数据:ABCCAABCDDAACCDB

可以看出,原始数据里只包括4个字符A,B,C,D,四个字符可以用2bit的索引来表示,0-A,1-B,2-C,3-D。

原始字符串存在重复字符,比如AB,CC,都重复出现过。用4代表AB,5代表CC,上面的字符串可以替代表示为45A4CDDAA5DB

这样就完成了压缩,串长度从16缩减到12。对原始信息来说,LZW压缩是无损的。

除了采用LZW之外,帧信息存储过程中还采取了一些和图像相关的优化手段,以减小文件的体积,直观表述就是——公共区域排除、透明区域叠加

这是ImageMagick官方范例里的一张GIF图:
1.gif

根据直观感受,这张图片的每一帧应该是这样的:
2.jpg

但实际上,进行过压缩优化的图片,每一帧是这样的:
3.gif

首先,对于各帧之间没有变化的区域进行了排除,避免存储重复的信息。

其次,对于需要存储的区域做了透明化处理,只存储有变化的像素,没变化的像素只存储一个透明值。

这样的优化在表情包中也是很常见的,举个栗子:
4.gif

上面这个表情的文件大小是278KB,帧数是14

我们试着用工具将它逐帧拆开,这里使用另一个命令行图像处理工具ImageMagick:

gm convert source.gif target_%d.gif


5.jpg

可以看出,除了第一帧之外,后面的帧都做了不同程度的处理,文件体积也比第一帧小。

这样的压缩处理也是无损的,带来的压缩比和原始图像的具体情况有关,重复区域越多,压缩效果越好,但相应地,也需要存储一些额外的信息,来告诉引擎如何渲染。

具体包括:

  • 帧数据长宽分辨率,相对整图的偏移位置;
  • 透明彩色索引——填充透明点所用的颜色;
  • Disposal Method——定义该帧对于上一帧的叠加方式;
  • Delay Time——定义该帧播放时的停留时间。

其中值得额外说明的是Disposal Method,它定义的是帧之间的叠加关系,给定一个帧序列,我们用怎样的方式把它们渲染成起来。

详细参数定义,可以参考该网站的范例:http://www.theimage.com/animation/pages/disposal.html

Disposal Method和透明颜色一起,定义了帧之间的叠加关系。在实际使用中,我们通常把第一帧当做基帧(background),其余帧向前一帧对齐的方式来渲染,这里不再赘述。

理解了上面的内容,我们再来看帧信息的具体定义,主要包括:

  • 1)帧分隔符;
  • 2)帧数据说明;
  • 3)点阵数据(它存储的不是颜色值,而是颜色索引);
  • 4)帧数据扩展(只有89a标准支持)。

1和3比较直观,第二部分和第四部分则是一系列的标志位,定义了对于“帧”需要说明的内容。

帧数据说明:
6.jpg

除了上面说过的字段之外,还多了一个Interlace Flag,表示帧点阵的存储方式,有两种,顺序和隔行交错,为 1 时表示图像数据是以隔行方式存放的。最初 GIF 标准设置此标志的目的是考虑到通信设备间传输速度不理想情况下,用这种方式存放和显示图像,就可以在图像显示完成之前看到这幅图像的概貌,慢慢的变清晰,而不觉得显示时间过长。

帧数据扩展是89a标准增加的,主要包括四个部分。

1)程序扩展结构(Application Extension):主要定义了生成该gif的程序相关信息
7.jpg

2)注释扩展结构(Comment Extension):一般用来储存图片作者的签名信息
8.jpg

3)图形控制扩展结构(Graphic Control Extension):这部分对图片的渲染比较重要
9.jpg
除了前面说过的Dispose Method、Delay、Background Color之外,User Input用来定义是否接受用户输入后再播放下一帧,需要图像解码器对应api的配合,可以用来实现一些特殊的交互效果。

4)平滑文本扩展结构(Plain Text Control Extension):
10.jpg

89a标准允许我们将图片上的文字信息额外储存在扩展区域里,但实际渲染时依赖解码器的字体环境,所以实际情况中很少使用。

以上扩展块都是可选的,只有Label置位的情况下,解码器才会去渲染。

5、将技术理论付诸应用——给表情包减负


说完了基本原理,用刚才了解到的技术细节来分析一下我们的实际问题。

给大量表情包生成缩略图,在不损耗原画质的前提下,尽可能减少图片体积,节省用户流量。

之前说过,单纯依靠resize大法不能满足我们的要求,没办法,只能损耗画质了。

主要有两个思路:减少颜色和减少帧数

  • 1)减少颜色——图片情况各异,标准难以控制,而且会造成缩略图和原图视觉差异比较明显。
  • 2)减少帧数——通过提取一些间隔帧,比如对于一张10帧的动画,提取其中的提取1,3,5,7,9帧。来减少图片的整体体积,似乎更可行。

先看一个成果,就拿文章开头的图做栗子吧:
1.gif     2.gif

看上去连贯性不如以前,但是差别不大,作为缩略图的视觉效果可以接受,由于帧数减小,体积也可以得到明显的优化。体积从428K缩到了140K。

但是,在开发初期,我们尝试暴力间隔提取帧,把帧重新连接压成新的GIF图,这时,会得到这样的图片:
3.gif

主要有两个问题:

  • 1)帧数过快;
  • 2)能看到明显的残留噪点。

分析我们上面的原理,不难找到原因,正是因为大部分GIF存储时采用了公共区域排除和透明区域叠加的优化,如果我们直接间隔抽帧,再拼起来,就破坏了原来的叠加规则,不该露出来的帧露出来了,所以才会产生噪点。

所以,我们首先要把原始信息恢复出来。

两个命令行工具,gifsicle和ImageMagick都提供这样的命令:

gm convert -coalesce source.gif target_%d.gif
gifsicle --unoptimize source.gif > target.gif


4.jpg

还原之后抽帧,重建新的GIF,就可以解决问题2了。

注意重建的时候,可以应用工具再进行对透明度和公共区域的优化压缩。

至于问题1,也是因为我们没有对帧延迟参数Delay Time做处理,直接取原帧的参数,帧数减少了,速度一定会加快。

所以,我们需要把抽去的连续帧的总延时加起来,作为新的延迟数据,这样可以保持缩略图和原图频率一致,看起来不会太过鬼畜,也不会太过迟缓。

提取出每一帧的delay信息,也可以通过工具提供的命令来提取:

gm identify -verbose source.gif
gifsicle -I source.gif


在实际应用中,抽帧的间隔gap是根据总帧数frame求出的:

frame<8 gap=1
9<frame<20 gap=2
21<frame<30 gap=3
31<frame<40 gap=4
frame>40 gap=5


delay值的计算还做了归一化处理,如果新生成缩略图的帧间隔平均值大于200ms,则统一加速到均值200ms,同时保持原有节奏,这样可以避免极端情况下,缩略图过于迟缓。

6、具体的代码实践


本文介绍的算法已经应用于手Q热图功能的后台管理系统等,使用Nodejs编写。ImageMagick是一个较为常用的图像处理工具,除了gif还可以处理各类图像文件,有node封装的版本可以使用。gifsicle只有可执行版本,在服务器上重新编译源码后,采用spawn调起子进程的方式实现。

ImageMagick对于图片信息的解析较为方便,可以直接得到结构化信息。gifsicle支持命令管道级联,处理图片速度较快。实际生产过程中,同时采用了两个工具。
const {spawn} = require('child_process');

const image = gm("src2/"+file)
  image.identify((err, val) => {
    if(!val.Scene){
          console.log(file+" has err:"+err)
          return
    }
    let frames_count = val.Scene[0].replace(/\d* of /, '') * 1
    let gap = countGap(frames_count)

    let delayList = [];
    let totaldelay = 0
    if(val.Delay!=undefined){
          let iii
          for (iii = 0; iii < val.Delay.length; iii ++) {
            delayList[iii] = val.Delay[iii].replace(/x\d*/, '') * 1
            totaldelay+=delayList[iii]
          }
          for (; iii < val.Scene.length; iii ++) {
            delayList[iii] = 8
            totaldelay+=delayList[iii]
          }
    }else{
          for (let iii = 0; iii < val.Scene.length; iii ++) {
            delayList[iii] = 8
            totaldelay+=delayList[iii]
          }
    }
    let totalFrame = parseInt(frames_count/gap)
    //判断是否速度过慢,需要进行归一加速处理
    if(totaldelay/totalFrame>20){
          let scale =(totalFrame*1.0*20)/totaldelay
          for (let iii = 0; iii < delayList.length; iii ++) {
            delayList[iii] = parseInt(delayList[iii] * scale)
          }
    }

    let params=[]
    params.push("--colors=255")
    params.push("--unoptimize")
    params.push("src2/"+file)

    let tempdelay = delayList[0]
    for (let iii = 1; iii < frames_count; iii ++) {
          if(i%gap==0){
            params.push("-d"+tempdelay)
            params.push("#"+(iii-gap))
            tempdelay=0
          }
      tempdelay += delayList[iii]
    }
    params.push("--optimize=3")
    params.push("-o")
    params.push("src2/"+file+"gap-keepdelay.gif")
    spawn("gifsicle", params, { stdio: 'inherit' })
})

测试时,采用该算法随机选择50张gif图进行压缩,原尺寸15.5M被压缩到6.0M,压缩比38%,不过由于该算法的压缩比率和具体图片质量、帧数、图像特征有关,测试数据仅供参考。

本文到这里就结束了,原来看似简单的表情包,也有不少文章可做。

谢谢观看,希望文中介绍的知识和研究方法对你有所启发。

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评论 3
厉害了

这就是大厂的资本啊,要研究就研究透,而且有钱有时间来研究
签名: “程序员半夜下班取快件,被快递员误认为"小偷"”,又是抹黑程序员。。
这文章研究的这么深入,跪了
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