蛇年迎春，万象更新。朋友圈里，实况照片定格美好瞬间，而这背后离不开 HEIC 格式助力。从苹果实况照片的灵动，到 macOS 动态壁纸的变幻，HEIC 正悄然改变着我们的视觉体验。

HEIC 由苹果公司主推，采用了先进的 H.265 视频编码技术，可以大幅度减少文件体积，是目前主流的图片格式之一。与传统 JPEG 格式相比，HEIC 实现了体积减半，有效节省了存储空间和流量成本。

然而，HEIC 格式虽然优势明显，但在实际应用中，也面临着很多挑战。例如，编码算法的复杂度，对计算资源的需求，都可能导致编码成本上升和用户体验下降。在降本增效的大背景下，七牛云通过多种优化手段，提高 HEIC 图片格式的访问量占比，助力企业实现高效存储与传输。

HEIC 格式落地难点

随着数字图像技术的发展，图像分辨率从 240P、320P、480P，扩展到 1080P、2K、4K，图像数据量呈几十倍甚至上百倍增长，显然，JPEG 格式已经逐渐不能满足日新月异的图像压缩需求。而 HEIF（高效图像格式，以.HEIC 扩展名存储）早在 2015 年已开发完成，为什么直到近年来才开始崭露头角？阻碍其发展的关键问题之一便是算力。

在 HEIF 初期，常见的转码服务器最多只能在 200-300ms 延时内编码一张 1080P 图片。与延时只在 10ms 级别的 JPEG 相比，HEIF 的效率优势并不明显。

然而，随着硬件能力的进步与工程算法的发展，HEIF 在目前常见的服务器上的编码延时已缩减到 150ms 以内。结合多核 CPU 的强大算力，单台服务器的 QPS 已经可以达到 120-500 左右。如果考虑 GPU 的硬件编码能力，单台异构服务器的 QPS 可能突破千次大关。如今，随着 HEIF 需求日益强烈，ASIC、FPGA 等实现也逐渐涌现，这类实现已经可将 QPS 提升到单卡轻松破千的水平。

但无论是购置专用服务器还是相应的硬件运维，对企业而言，都是一笔不菲且风险较高的投资。即便不考虑折旧率和运维成本，如何充分发挥算力、最大化收益，依然是个艰巨问题。

因此，对于变革性的 HEIF 技术而言，最好的方法便是从算法层次入手，在现有资源下，显著降低 HEIF 计算复杂度。七牛云凭借自研的多标准的编码器（如 QN264、QN265、QNAV1、AVIF 和 HEIC 等），在这一领域取得了一定进展。

HEIC 编码优化实践

模式选择

在图像处理领域，为了满足低存储成本，同时满足多种分辨率、样式的适配需求，一般情况下需要实时或准实时处理。七牛云采用自研的 QN265 编码器，针对 HEIF 格式进行优化，显著减少链路耗时。CPU 提供了高效的编码压缩体验，并可根据业务需求选择不同的画质档位，灵活调整编码参数，实现画质与存储成本的平衡。

例如，在对图像质量要求不高的场景（如缩略图）中，可选择较低画质档位，以获得更高的压缩比和更低的存储成本；而在需要高质量图像的场景（如图片展示）中，则可选择高画质档位，确保图像质量。目前，七牛云编码器正在持续的优化升级，希望提供更好的压缩性能和编码速度。

参考像素填充

在分块编码过程中，参考像素填充是一种重要的技术。对于一些图像块，可能需要根据周围块的像素信息进行编码，而参考像素填充可以为这些块提供必要的参考信息，以提高编码效率和质量。

例如，当编码一个图像块时，若其与相邻块具有相似的纹理或颜色特征，使用相邻块的像素作为参考，可以更精准地预测当前块的像素，从而减少编码所需的信息量，提高压缩比。

编码工具裁剪

编码工具裁剪是一种优化编码过程的策略，旨在关闭一些耗时高但收益不明显的算法，以提高整体编码效率。在图像或视频编码中，通常会使用多种算法来对数据进行处理，以达到压缩数据、提高质量等目的。然而，某些算法可能会消耗大量的时间和计算资源，但对最终的编码效果（如压缩比、图像或视频质量）的提升有限。七牛云通过裁剪这些冗余算法，更高效地完成编码任务。

小结

七牛云提供端到端的完整解决方案，支持各种格式图片的存储、处理、访问和展示。借助图片高级压缩功能和全新格式与编码器，让用户以最低成本获得小而美的图片体验，抢先拥抱面向未来的图片格式。

此外，借助关键帧编码技术，不仅能解决图片在上传和下载过程中的成本与效率问题，还能在保证更高压缩性能的基础上，保留更多图像细节，极大地提升用户体验。在未来，七牛云将继续深耕技术创新，优化 HEIC 图片格式的落地应用，助力企业实现高效、低成本的图片存储与传输。