wenn du am Tester rummaulst, dann testet der nix mehr. ... ich schrieb oben davon, dass bei einer Kompression von 92 Prozent nur Pixelmatsch über bleibt. ich hatte extra gefragt, ob nicht der Begriff Bildqualität besser sei.
aber wenn du der Meinung bist, dass ich zu ahnungslos bin, um deine Werkzeuge zu nutzen, dann mache ich das nicht mehr.
VN Bild
- Tommy Herrmann
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Re: VN Bild
Frank,
ich glaube Du meinst mit den 92% was ganz anderes als man allgemein damit ausdrücken will und ihr redet daher aneinander vorbei. Ich habe mal die KI "Gemini" dazu befragt:
Gemnini hat geschrieben:
Die Angabe von 92 % Qualität als empfohlener Standardwert für die JPEG-Komprimierung beruht auf dem mathematischen Prinzip des "Sweet Spots" (Knickpunkt der Effizienz) zwischen maximaler Dateigrößen-Ersparnis und sichtbarem Qualitätsverlust.
Der JPEG-Standard selbst definiert keine Prozentwerte, sondern nutzt Quantisierungstabellen. Softwarehersteller (wie Adobe oder Web-Optimierungstools) haben daraus die bekannte 0–100 % Skala berechnet. Der Wert 92 % hat sich dabei aus folgenden Gründen als goldene Regel etabliert,
1. Der nicht-lineare Abfall der Dateigröße
Die Komprimierung verhält sich nicht linear. Wenn du ein Bild von 100 % auf 92 % Qualität reduzierst, sinkt die Dateigröße oft drastisch um 50 % bis 70 %. Senkst du den Wert von 92 % noch weiter ab (z.B. auf 85 %), sparst du hingegen nur noch minimal mehr Speicherplatz, riskierst aber bereits sichtbare Bildfehler.
2. Die Grenze der menschlichen Wahrnehmung
Der JPEG-Algorithmus nutzt Schwächen des menschlichen Auges aus, indem er Helligkeitsdaten scharf hält, aber Farbunterschiede und feine Hochfrequenz-Details grober zusammenfasst. Bei 92 % Qualität ist die mathematische Ungenauigkeit (Quantisierung) so gering, dass die resultierenden Abweichungen für das menschliche Auge absolut unsichtbar bleiben. Das Bild gilt visuell als "verlustfrei", obwohl es technisch stark komprimiert ist.
3. Keine Farbartefakte an harten Kanten
Unterhalb von 90 % Qualität neigt das JPEG-Verfahren in seinen typischen 8x8-Pixelblöcken zu sogenannten Blockartefakten und "Mosquito Noise" (feine Schleier an kontrastreichen Kanten, wie z.B. bei Text oder dem Horizont). Der Wert 92 % hält die Quantisierungsmatrix exakt in einem Bereich, der diese Kantenfehler zuverlässig verhindert.
Der direkte Vergleich: 100 % vs. 92 % vs. 80 %
ich glaube Du meinst mit den 92% was ganz anderes als man allgemein damit ausdrücken will und ihr redet daher aneinander vorbei. Ich habe mal die KI "Gemini" dazu befragt:
Gemnini hat geschrieben:
Die Angabe von 92 % Qualität als empfohlener Standardwert für die JPEG-Komprimierung beruht auf dem mathematischen Prinzip des "Sweet Spots" (Knickpunkt der Effizienz) zwischen maximaler Dateigrößen-Ersparnis und sichtbarem Qualitätsverlust.
Der JPEG-Standard selbst definiert keine Prozentwerte, sondern nutzt Quantisierungstabellen. Softwarehersteller (wie Adobe oder Web-Optimierungstools) haben daraus die bekannte 0–100 % Skala berechnet. Der Wert 92 % hat sich dabei aus folgenden Gründen als goldene Regel etabliert,
1. Der nicht-lineare Abfall der Dateigröße
Die Komprimierung verhält sich nicht linear. Wenn du ein Bild von 100 % auf 92 % Qualität reduzierst, sinkt die Dateigröße oft drastisch um 50 % bis 70 %. Senkst du den Wert von 92 % noch weiter ab (z.B. auf 85 %), sparst du hingegen nur noch minimal mehr Speicherplatz, riskierst aber bereits sichtbare Bildfehler.
2. Die Grenze der menschlichen Wahrnehmung
Der JPEG-Algorithmus nutzt Schwächen des menschlichen Auges aus, indem er Helligkeitsdaten scharf hält, aber Farbunterschiede und feine Hochfrequenz-Details grober zusammenfasst. Bei 92 % Qualität ist die mathematische Ungenauigkeit (Quantisierung) so gering, dass die resultierenden Abweichungen für das menschliche Auge absolut unsichtbar bleiben. Das Bild gilt visuell als "verlustfrei", obwohl es technisch stark komprimiert ist.
3. Keine Farbartefakte an harten Kanten
Unterhalb von 90 % Qualität neigt das JPEG-Verfahren in seinen typischen 8x8-Pixelblöcken zu sogenannten Blockartefakten und "Mosquito Noise" (feine Schleier an kontrastreichen Kanten, wie z.B. bei Text oder dem Horizont). Der Wert 92 % hält die Quantisierungsmatrix exakt in einem Bereich, der diese Kantenfehler zuverlässig verhindert.
Der direkte Vergleich: 100 % vs. 92 % vs. 80 %
Qualitätswert Visueller Eindruck Dateigröße (ca.) Typischer Einsatzzweck
100 % Perfekt (Original) 100 % (Sehr groß) Archivierung vor der Bearbeitung
92 % Visuell identisch zum Original 30 – 40 % Fotografie-Portfolios, Druck
80 % Gut (minimale Unschärfe bei Zoom) 15 – 25 % Standard-Webseiten, Social Media
Re: VN Bild
Ich hab mich ja wieder abgeregt
Aber folgende Punkte kann und will ich so eben nicht stehen lassen:
Zumal für Webseiten absolut überflüssig!!!
Aber folgende Punkte kann und will ich so eben nicht stehen lassen:
Ja hab ich zugegeben und auch reproduzieren können und behoben - hatte ich wie im Video zu sehen ist ja nicht.Beim Start wird nicht der assets Order des aktuellen Projekte geladen, sondern von dem Projekt, was zuletzt geladen war.
Kann ich so nicht bestätigen und vermute eine falsche Auflösung des Monitor/Display - Aber auch da habe ich es jetzt umgebaut das man das Fenster ziehen kann.Das Tool-Fenster ist nicht breit genug für den Inhalt: bei mir ist der Speichern-Button rechts abgeschnitten (bedingt durch den Auflösungs-Text davor).
Da bei den Vorschaubildern neben der Größe auch die Seite(n) angezeigt werden wo das verbaut wurde halte ich einen Sprung dahin für nicht erforderlich. Man sieht doch sofort das z.B. ein 5MB Bild auf der Seite xxx.html eingebaut wurde. Das kann ich doch mit dem Tool ohne Sprung zur Seite sofort ändern und neu überschreiben. Dann ist es doch auf der Seite auch sofort geändert.Den Sprung zur Seite mit dem betreffenden Bild hast Du noch nicht eingebaut?
Habe ich bereits erklärt was damit gemeint ist und warumDann steht das "JPE-Kompression" mit Default 92%. Ist die Kompression gemeint oder die Qualitätsstufe? Bei 92% kompression würde nur Pixel-Matsch übrig bleiben.
Das sollte man eigentlich auch wissen das man Auflösungen nicht "aufblähen" kann oder verbessern.Die Auflösung selbst kann noch nicht verändert werden? (Also nur verkleinern, sonst wird es zu aufwändig).
Zumal für Webseiten absolut überflüssig!!!
Für Bilder auf Webseiten ist das klassische Vergrößern kleiner Bilder tatsächlich meistens überflüssig und sogar kontraproduktiv.
Hier sind die entscheidenden Gründe dafür:
Verlust von Schärfe: Selbst mit KI-Upscaling sehen hochgerechnete Web-Bilder oft unnatürlich aus oder zeigen Artefakte, während der Platz auf dem Bildschirm (und die Sehschärfe der Nutzer) gnadenlos jede Unschärfe aufdeckt.
Dateigröße und Ladezeit: Hochskalierte Bilder blähen die Dateigröße unnötig auf. Für Webseiten ist eine schnelle Ladezeit extrem wichtig; ein künstlich aufgeblasenes Bild kostet Ladezeit, ohne echten Mehrwert an Bildqualität zu bringen.
Das CSS-Problem: Wenn man ein zu kleines Bild per HTML/CSS (width: 100%) einfach größer aufzieht, rechnet der Browser es in Echtzeit hoch. Das Ergebnis ist fast immer matschig.
Wann KI-Upscaling für Webseiten doch Sinn ergibt:
Wenn du ein historisches, sehr kleines oder einzigartiges Archivbild hast, von dem es absolut keine hochauflösende Version gibt, kann ein KI-Tool helfen, es für moderne Bildschirme (die oft eine hohe Pixeldichte haben) ansehnlich aufzubereiten.
Die goldene Regel für Webseiten bleibt aber: Bilder direkt in der benötigten Zielgröße (oder maximal doppelt so groß für Retina-/High-DPI-Displays) im passenden modernen Format (wie WebP oder AVIF) einbinden, statt sie nachträglich aufzublasen.
Die Bildauflösung beschreibt die Anzahl der Bildpunkte oder Pixel, aus denen ein digitales Bild zusammengesetzt ist. Sie wird meistens in der Gesamtanzahl der Pixel (z. B. 1920 × 1080 Pixel) oder in PPI (Pixel per Inch / Pixel pro Zoll) bei gedruckten Bildern angegeben. Je höher die Auflösung, desto mehr Details sind grundsätzlich erkennbar und desto schärfer wirkt das Bild, selbst wenn man es größer darstellt oder ausdruckt.
Das nachträgliche Erhöhen der Auflösung (oft als Hochskalieren oder Interpolieren bezeichnet) ist technisch einfach, bringt aber physikalische Grenzen mit sich:
Klassische Interpolation (Einfaches Vergrößern): Programme wie Photoshop oder kostenlose Toolsrechnen zusätzliche Pixel hinzu, indem sie die Farben der umliegenden Pixel mitteln. Das Bild wird zwar größer, wirkt dadurch aber meistens verschwommen, weich oder verpixelt, weil keine echten neuen Details hinzukommen.
KI-gestütztes Hochskalieren (Upscaling): Moderne Software (wie Topaz Gigapixel, Photoshop mit KI-Funktionen oder verschiedene Online-Tools) nutzt Künstliche Intelligenz. Diese Tools „raten“ beziehungsweise rekonstruieren realistische Strukturen, Haare, Kanten oder Texturen, die im Original nicht vorhanden waren. Das Ergebnis sieht oft erstaunlich scharf aus, ist aber letztlich eine computergenerierte Annäherung und kein echtes Detail aus der Aufnahme.
Aus einem stark verrauschten oder völlig unscharfen Miniaturbild lässt sich also auch mit KI kein fotorealistisches 4K-Bild mit echten Details zaubern, aber für eine moderate Vergrößerung oder den Druck funktioniert KI-Upscaling heutzutage sehr gut.
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