PDF协会将在PDF规范中加入对JPEG XL(JXL)图像格式的支持,这一消息来自该组织最近发布的欧洲会议演示文稿。尽管JPEG XL曾被Chromium团队宣布为过时格式,但此次纳入意味着JXL仍有机会获得主流应用。
PDF协会首席技术官Peter Wyatt表示:"我们需要采用一种能够支持HDR(高动态范围)内容的新图像格式,我们选择JPEG XL作为首选解决方案。"
Wyatt还赞扬了JXL的其他优势,包括支持广色域图像、超高分辨率图像(支持超过10亿像素)以及最多4099个通道,每个通道最多32位。
该协会负责制定PDF规范和标准,并管理PDF的ISO委员会。
JPEG XL是一种先进的图像格式,旨在比JPEG更高效且功能更丰富。它基于Cloudinary的免费无损图像格式(FLIF)和Google的PIK项目的结合,首次发布于2020年底,并于2021年10月完全标准化为ISO/IEC 18181。目前有一个名为libjxl的参考实现,ISO标准的第二版于2024年发布。
JXL似乎获得了广泛的行业支持,包括Chrome和Chromium的实验性实现,直到2022年10月被Google停止开发并从其网络浏览器引擎中移除。该公司表示"整个生态系统对继续试验JPEG XL的兴趣不足"。
社区中的许多人不同意这一决定,包括FLIF发明者Jon Sneyers,他认为这是JXL支持者与竞争格式AVIF之间内部斗争的结果。他说:"Chrome内部的AVIF支持者本质上同时扮演着检察官、法官和执行者的角色。"
自从该功能的Chromium跟踪漏洞被更新为"过时"状态以来,它继续吸引评论(有时情绪激烈),呼吁Google重新考虑,该功能还获得了数千个赞成票。
与此同时,JXL在其他地方获得了一些支持。苹果在iOS和macOS中添加了支持,尽管其预览图像工具可以打开但不能保存JXL格式,而且根据Can I Use网站令人沮丧的数据表显示,Safari不支持渐进式渲染或动画图像。
基于Chromium的Microsoft Edge不支持JXL,但微软确实为Windows 11提供了一个扩展程序,可从Windows商店下载。
Mozilla在预览版Firefox Nightly中包含了JXL的可选支持,但这尚未纳入正式版本。2024年9月,该团队表示将在基于Rust的解码器可用时考虑采用,但认为用C++编写的参考解码器体积过大存在安全风险。
Chrome包含PDF支持,因此JXL在PDF规范中的采用将使"过时"标签难以证明合理。话虽如此,在获得广泛支持之前,该格式在网络上或用于一般图像交换的实用价值有限。Chromium团队在三年多的时间里一直坚决拒绝重新考虑的论据,在他们改变立场之前,这种格式可能仍然受到开发者喜爱但使用较少。
Q&A
Q1:JPEG XL格式有什么优势?
A:JPEG XL是一种先进的图像格式,比传统JPEG更高效且功能更丰富。它支持HDR高动态范围内容、广色域图像、超高分辨率图像(支持超过10亿像素),以及最多4099个通道,每个通道最多32位,能够提供更好的图像质量和更广泛的应用场景。
Q2:为什么Google要停止支持JPEG XL?
A:Google在2022年10月停止了Chrome和Chromium对JPEG XL的支持,理由是"整个生态系统对继续试验JPEG XL的兴趣不足"。不过社区中许多人认为这是Google内部JXL支持者与竞争格式AVIF支持者之间斗争的结果。
Q3:目前哪些浏览器和系统支持JPEG XL?
A:苹果在iOS和macOS中添加了支持,但Safari不支持渐进式渲染或动画图像;微软为Windows 11提供了扩展程序;Mozilla在Firefox Nightly预览版中提供可选支持但尚未纳入正式版本。Chrome由于移除了支持,目前不支持该格式。
好文章,需要你的鼓励
PDF协会在欧洲会议上宣布,将在PDF规范中添加对JPEG XL图像格式的支持。尽管Chromium团队此前将该格式标记为过时,但此次纳入可能为JXL带来主流应用机会。PDF协会CTO表示,选择JPEG XL作为支持HDR内容的首选解决方案。该格式具备广色域、超高分辨率和多通道支持等优势,但目前仍缺乏广泛的浏览器支持。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
Ironclad OS项目正在开发一个新的类Unix操作系统内核,面向小型嵌入式系统,计划支持实时功能。该项目的独特之处在于采用Ada编程语言及其可形式化验证的SPARK子集进行开发,而非常见的C、C++或Rust语言。项目还包含运行在Ironclad内核上的完整操作系统Gloire,使用GNU工具构建以提供传统Unix兼容性。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。