本文作者张锡平，火山引擎视频云veImageX产品负责人。
前言
日前，第五届深度学习图像压缩挑战赛（以下将简称“ CLIC 大赛”）比赛结果公布，首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样主观质量的前提下，如何将图像压缩到更小体积便于互联网信息传输，火山引擎视频云团队不断突破压缩技术“天花板”。
字节跳动在公司成立之初就建设了图像处理平台，起初主要服务于今日头条APP的图文资源。随着业务扩展，后逐步服务于抖音图集、短视频封面、图虫等几乎用户能看到的所有图片展示场景。火山引擎视频云团队将字节跳动图像处理的实践，整理为《veImageX演进之路》系列，将从产品应用、后端技术、前端技术、算法、客户端SDK 详细解读字节跳动背后的图像压缩技术。
veImageX是火山引擎基于字节跳动内部服务实践，推出的图像一站式解决方案 ，覆盖上传、存储、处理、分发、展示、质量监控全链路应用。
一张图片从上传到在用户端消费展示，主要包括带宽、存储、计算三大部分资源的消耗，成本大概占比7:2:1。其中带宽占比甚至可能比这更高，因此针对带宽的节省优化是重要一环。
veImageX架构简图
veImageX可以简化理解为包括三大组件：分发组件（CDN）、存储组件、基础媒体处理组件，组件有效组装到一起形成一整套解决方案。降带宽的本质是通过压缩降低传输的文件大小：图像在未压缩之前体积都很大，因此我们将目标设定为在保持用户主观体验不受损的前提下降低图像传输的体积，选择了基于HEIF自研的图像编解码算法来压缩体积。
为不降低应用性能，需要考虑耗时+带宽+画质等多个因子：对性能的影响主要是用户加载耗时（图片加载排队耗时、图片网络耗时、图片解码耗时），对成本影响主要是用户传输流量或者CDN分发带宽，对画质影响主要是画质清晰度和美学等指标；
基于以上思路，我们以下图为例，来看各环节我们是如何优化的：
双端图像压缩
体积对比
线上图像以各种形式存在：iOS 主要是jpeg格式、Android端以webp为主，以典型的jpeg、png、webp为例，实验室多次抽样验证发现，转换到我们自研的HEIF图片格式，体积可以节省30%以上。
图片对比：黄色部分为自研图片格式，蓝色部分为原图格式
画质对比评估
压缩体积是大目标，保证画质不受影响是第一要义；在画质评估阶段，我们选取了一些客观指标以及我们自己训练的无参考的清晰度评估方式（VQScore算法），对图像清晰度和美学进行整体评估：
