*.jxl¶

JPEG XL (.jxl) yeni ve telif hakkı sorunu içermeyen bir görsel dosyası biçimidir. JPEG dosya biçimine benzer bir biçimde, fotoğraflar için tasarlanmış kayıplı sıkıştırma kipini ve ayrıca PNG’ye benzer bir biçimde kayıplı sıkıştırma kipini destekler. Ek olarak, GIF gibi çok kareli canlandırmaları da destekler.

Kayıplı ve kayıpsız sıkıştırma kipleri arasında seçim yaparken, JPEG ve PNG için verilen tavsiyeler burada da geçerlidir. Tablolar gibi çok gradyanlı görsellerde kayıplı sıkıştırma pek fazla bir görsellik kaybı olmadan iyi sonuçlar verebilir. Metin ve çizgi roman gibi pek çok keskin karşıtlıklar içeren görseller içinse kayıplı sıkıştırma genelde daha iyi bir seçimdir.

Kayıplı sıkıştırma kullanan JPEG XL dosyaları için, aynı dosyanın üzerine birden çok kez kaydedilmesi önerilmez. Kayıplı sıkıştırma, dosyayı her kaydedişinizde kalitesinin düşmesine neden olur. Bu, kayıplı sıkıştırma yöntemlerindeki temel bir sorundur. Bunun yerine, görsel üzerinde çalışırken kayıpsız sıkıştırma modunu veya çalışan bir dosya biçimini kullanmalısınız.

JPEG görsellerini kayıpsız bir şekilde JPEG XL’e dönüştürmek olanaklıdır. Kod dönüştürme, yeniden kodlamanın neden olduğu herhangi bir kalite kaybı olmadan özgün JPEG görselindeki halihazırda kayıp olan sıkıştırma verisini korurken, dosya boyutunu özgününden daha küçük hale getirir. Dönüşümü gerçekleştirmek için; örneğin libjxl dahilindeki cjxl komut satırı aracı gibi özel araçlar kullanmanız gerekir. JPEG görselini Krita’da açıp JPEG XL’e yeniden dışa aktararak bunu yapamayacağınıza dikkat edin. Krita, dosyaları her zaman ham piksel verisinden dışa aktarır, bu nedenle bu, doğrudan JPEG’den JPEG XL’e kod dönüştürmeyle aynı etkiye sahip değildir.

Canlandırmaları Krita’dan JPEG XL olarak dışa aktarma desteklenir; ancak bu, görseldeki tüm katmanları düzleştirir. JPEG XL canlandırmalarını dışa aktarmak için :ref:’file_menu’dan Dışa Aktar…’ı kullanın ve ardından bir .jxl dosyasına kaydedin veya dışa aktarın. Dışa aktarma seçeneklerinde Canlandırılmış JPEG-XL olarak kaydet seçeneğini etkinleştirdiğinizden emin olun. Bu, Render Animation’dan farklıdır; çünkü FFmpeg kullanmaz.

Dışa Aktarma Seçenekleri¶

Genel¶

JPEG XL’in kodlayıcısı, oldukça pratik olacak şekilde tasarlanmıştır. JPEG söz konusu olduğunda uygun kaliteyi seçmeniz gerekirken, JPEG XL bunun yerine görseliniz için en iyi kaliteyi bulmaya çalışır. Sizin seçeceğiniz tek şey kayıplı veya kayıpsız sıkıştırma kullanıp kullanmayacağınız ve kodlayıcının görseliniz için en iyi sıkıştırma türünü uygularken ne kadar efor sarfetmesi gerektiğini belirlemektir. Daha çok efor, daha uzun kaydetme zamanları anlamına gelir.

Canlandırılmış JPEG XL olarak kaydet

JPEG XL, *.gif gibi küçük canlandırmaları kaydedebilir. Canlandırma yetenekleri basittir ve hücre canlandırması gibi çok fazla renge sahip olmayan stilize içerik için özel olarak tasarlanmıştır. Bunun nedeni, JPEG XL’in çerçeve içi öngörüye sahip olmamasıdır; bu, 3B canlandırma, film ve resimli canlandırma gibi birçok renk içeren video dosyalarını depolamanın en iyi yoludur. Bunun yerine resimsel canlandırma için video işlemeyi kullanmayı denemenizi öneririz.

Görseli düzleştir

Devre dışı bırakılırsa JPEG XL, canlandırmalar için kullanılmadığı durumlarda kareleri katmanlar halinde saklama yeteneğine sahiptir; bu, *.tiff gibi çok sayfalı görselleri depolamak için yararlı olabilir.

Katmanlama yetenekleri pek yalındır ve *.psd ve *.kra biçimlerinin yaptığı gibi karmaşık katman yığınlarını depolamak için tasarlanmamıştır. Sahip olduğu sınırlamaların bazıları şunlardır:

Yalnızca raster boya katmanları desteklenir; diğer tüm katman türleri rasterleştirilir ve grup katmanları düzleştirilir.
Harmanlama kipleri sınırlıdır; Normal ve Toplama dışındaki tüm kipler Normal’e dönüştürülür.
Kısımsal katman matlığı yoktur; yalnızca görünür katmanlar tam matlık ayarında (%100) dışa aktarılır.
Katman biçemleri yoktur; dışarıdaki pikseller Normal harmanlama kipiyle rasterleştirilirler.
Katman maskeleri düzleştirilip rasterleştirilir; ancak Renklendirme Maskesi hiçbir şekilde sunulmaz.

Web’de kullanım için bu seçeneği etkin bırakmanızı öneririz.

5.2 sürümünde geldi.

Kodlama Seçenekleri

Kayıplı kodlama: Kayıplı sıkıştırmanın kullanılıp kullanılmayacağı. *.webp gibi, JPEG XL’in görselleri kayıpsız ve kayıplı kipte kodlamasının farklı yolları vardır. Bunlardan ikincisi, *.jpg kodlamasına daha yakındır.
Kalite: Bu seçenek kayıplı sıkıştırma için istenen kaliteyi ayarlar. Daha yüksek değerler daha iyi görünür; ancak daha düşük değerler daha küçük dosya boyutuna sahiptir.
Modüler kip kullan: Kayıplı sıkıştırma için alternatif modüler kipi kullanın. Öntanımlı olarak JPEG XL, kayıplı görseli VarDCT kipiyle kodlar.

5.2 sürümünde geldi.

Ödün

Kodlayıcıya daha fazla zaman verilirse daha iyi sonuç verebilir. Bu sürgü, kodlayıcının hızdan çok kaliteye ne kadar öncelik vermesi gerektiğine karar vermenizi sağlar. Farklı modlar ön ayarlar olarak görülebilir [1]:

Yıldırım – Kayıpsız kip için kullanışlı bir hızlı kip. Kayıplı sıkıştırma için olabilecek en hızlı değerler, kayıpsız kullanımlar için gradyan öngörücüleri ve hızlı histogramlardır; ancak MA ağacı yoktur.
Gök Gürültüsü - Hem Yıldırım hem de Gök Gürültüsü, Kayıplı için benzerdir, kayıpsız için Gök gürültüsü sabit bir MA ağacı ve gradyan öngörücülerini kullanır.
Şahin – Kayıpsız kipi kullanmak yerine tüm seçenekleri devre dışı bırakır.
Çita – DCT boyutlarını ve niceleme adımlarını seçmek için katsayı yeniden sıralama, bağlam kümeleme ve buluşsal yöntemleri etkinleştirir.
Yabantavşanı – Gaborish Süzmeyi, Luma’dan Chroma’yı etkinleştirir ve niceleme adımlarını öngörür.
Vombat – Hata difüzyon nicelemesini ve DCT buluşsal yöntemini etkinleştirir.
Sincap - Bağlam kümelemenin yanı sıra noktalar, yamalar ve eğri algılamayı etkinleştirir.
Yavru Kedi – Uyarlanır nicelemeyi psiko-görsel bir ölçüm için eniyiler.
Kaplumbağa – Daha kapsamlı bir uyarlanır niceleme araması sağlar.

Seçeneklerden bazılarını, Ödün bölümünden devre dışı bırakılmış olsalar bile Gelişmiş bölümünden zorla etkinleştirebilirsiniz.

Kod Çözme Hızı

Belirli eniyilemelere izin verilerek kod çözme hızı artırılabilir. Ancak bu bir miktar kalite kaybına yol açacaktır. Örneğin, görsellerinizin büyük ölçüde cep telefonlarında izleneceğini düşünüyorsanız bu seçeneği denemeniz iyi bir fikir olabilir. Tersine, görseliniz yalnızca masaüstü bilgisayarlarda görüntülenecekse ve kalite çok önemliyse bu 0 olarak ayarlanmalıdır.

Dönüştürme Ayarları¶

Bu seçenek, yalnızca görsel kayan noktalı renk uzayındaysa ve seçenekler *.heif ve *.avif için olan dönüştürme ayarlarıyla aynıysa etkinleştirilir.

5.2 sürümünde geldi.

Gelişmiş¶

JPEG XL, veri kodlamak için iki temel yol kullanır:

VarDCT: Bu, özgün JPEG tarafından kullanılanla aynı sıkıştırma teknikleri ailesindendir ve bu nedenle, çok sayıda gradyan ve dokuya sahip fotoğraflar ve görseller gibi ‘Doğal’ görüntüler için en iyisidir.
Modüler Kip: Bu, çizgi sanatı ve çok sayıda geniş yamalı görseller gibi ‘sentetik’ görseller olarak adlandırılan görseller için belirli özelliklere sahiptir. Kayıpsız Kodlama seçildiğinde her zaman modüler kip kullanılır.

VarDCT’nin ‘kayıplı’ sıkıştırmaya benzediğini, Modüler Kip’in ise ‘kayıpsız’ sıkıştırmaya benzediğini düşünebilirsiniz. Ayrıca JPEG XL görselleri, ‘Gruplar’ adı verilen daha küçük parçalara ayırır; bunlar VarDCT için 256 × 256’dır ve Modüler Kip için çeşitli boyutlardan biri seçilebilir.

Renk kanalı yeniden örneklemesi

Renk kanallarının nice örnekleneceği. Bu, daha az bilginin saklanacağı ve dolayısıyla daha küçük bir dosya olacağı anlamına gelir. Ancak bu yalnızca birkaç pikseli örneklediği için keskin karşıtlıklar kaybolur. Efekt, görseli yarıya (2 × 2 için), çeyreğe (4 × 4 için) veya sekize (8 × 8 için) küçültüp ardından yeniden özgün boyutuna ölçeklendirmenize benzer.

Bu özellik özellikle kasıtlı olarak bulanıklaştırılmış ve keskin karşıtlıktan yoksun görseller için kullanışlıdır. Diğer durumlarda bunu Aşağı örnekleme yok olarak ayarlamanız önerilir.

Alfa kanalı yeniden örneklemesi

Renk kanalı yeniden örneklemesi ile aynıdır; ancak görselin saydamlığı içindir.

Foton gürültüsü

Bu, görseldeki gürültünün soyutlanıp bilgisayar tarafından daha sonra eklenip eklenmeyeceğine karar vererek, kameraların bazen yakaladığı gürültünün bir benzetimini sağlar.

Noktalar üret

Noktalar Foton gürültüsü’nden daha büyük bir gürültü biçimidir. Bu tür noktalar görsellere bakmayı daha keyifli hale getirir; ancak sıkıştırmayı zorlaştırır. Bu seçenek, bu noktaların soyutlanıp soyutlanmayacağını ve bilgisayarın bunları daha sonra eklemesini isteyip istemediğinizi seçmenize olanak tanır. Bu ve Yamalar üret açıksa ve kodlayıcı hem yamaları hem de noktaları bulursa noktalar sanki yamalar imiş gibi kodlanacaktır.

Öntanımlı – Kodlayıcı, Ödün durumuna bağlı olarak bu seçeneği kullanır.
Etkin – Ödün durumuna bakmaksızın her zaman bunu kullan.
Devre dışı – Ödün durumuna bakmadan bunu hiçbir zaman kullanma.

Yamalar üret

Bu, bir görselin küçük parçalarının denenip yeniden kullanılıp kullanılmayacağını belirler. Bu, hareketli grafik sanatı, metin içeren görseller veya çok sayıda desen kullanan görseller gibi çok sayıda yinelenen bit içeren görsellerde yararlı olabilir.

Öntanımlı – Kodlayıcı, Ödün durumuna bağlı olarak bu seçeneği kullanır.
Etkin – Ödün durumuna bakmaksızın her zaman bunu kullan.
Devre dışı – Ödün durumuna bakmadan bunu hiçbir zaman kullanma.

Kenar koruyan süzgeç

Kenar koruma süzgeci, ‘halkalar’ gibi kusurlar oluşturmadan kenarları korumaya çalışır.

Gaborish süzgeci

Aksi takdirde kodlama ve kod çözme sırasında kaybolacak önemli karşıtlıkların vurgulanmasına yardımcı olabilecek Gabor benzeri bir keskinleştirme süzgecinin uygulanıp uygulanmayacağı.

Öntanımlı – Kodlayıcı, Ödün durumuna bağlı olarak bu seçeneği kullanır.
Etkin – Ödün durumuna bakmaksızın her zaman bunu kullan.
Devre dışı – Ödün durumuna bakmadan bunu hiçbir zaman kullanma.

Modüler kodlama

Kayıpsız bir sıkıştırma yöntemi olan Modüler Kip’in aksine, Modüler kodlama bunun yerine görseli daha küçük parçalara bölerek çok iş parçacıklı kodlamanın yanı sıra parça başına eniyilemeye olanak tanır. Bu seçenek, kodlayıcının bunu kayıplı VarDCT yöntemiyle mi, kayıpsız Modüler Kip ile mi yoksa kodlayıcının kendisinin seçmesine izin vererek mi yapması gerektiğini seçmenizi sağlar.

Görünmez piksellerin rengini tut

Bir piksel tamamen saydam olduğunda renk değerlerinin tutulup tutulmayacağı veya bunların sanki saydam siyahmış gibi soyutlanıp soyutlanmayacağı.

Öntanımlı – Kodlayıcı, Ödün durumuna bağlı olarak bu seçeneği kullanır.
Etkin – Ödün durumuna bakmaksızın her zaman bunu kullan.
Devre dışı – Ödün durumuna bakmadan bunu hiçbir zaman kullanma.

Grup sırası

Grupların Modüler kodlama ile nice depolandığı. Bu, internetten indirilen görseller ve Aşamalı kodlama kullanan görseller için önemlidir.

Öntanımlı: Ödün durumuna bağlıdır.
Tarama çizgisi sırası: Görselin sol üst kısmı aynı zamanda ilk gruptur.
İlk orta: Görselin en ortadaki grubu ilk gruptur.

Parlaklıktan Kroma

JPEG XL, belirli bir bölümün rengini piksel parlaklığından öngörmek için bazı algoritmik hileler kullanabilir; bu, rengi değil yalnızca piksel parlaklığını depolaması gerektiği anlamına gelir. Deneyerek bulunması önerilir.

Öntanımlı – Kodlayıcı, Ödün durumuna bağlı olarak bu seçeneği kullanır.
Etkin – Ödün durumuna bakmaksızın her zaman bunu kullan.
Devre dışı – Ödün durumuna bakmadan bunu hiçbir zaman kullanma.

VarDCT parametreleri

JPEG sıkıştırmasının özü Ayrık Kosinüs Dönüşümü (DCT) olarak adlandırılan işlemdir. Bu, karmaşık bir renk gradyanını matematiksel bir işleve basitleştirmesine olanak tanır. JPEG XL’in yeni özelliklerinden biri de bu DCT’lerin 8 × 8 olması veya görselin tamamında aynı boyutta olması gerekmemesidir. Buna ‘Değişken DCT’ denir. Bu matematiksel işleve uygulanan sıkıştırma da kodlayıcı tarafından ince ayara tabi tutulur, buna ‘Uyarlanır Niceleme’ denir.

Kodlayıcı sıkıştırma için en iyi çözümü seçebildiğinden (Ödün için ne seçtiğinize bağlı olarak), endişelenmeniz gereken tek şey aşamalı kipi etkinleştirip etkinleştirmeyeceğinizdir. VarDCT için aşamalı kip, ilk önce gösterilen kaba bir önizleme görseli oluşturmak için “DC” değerlerini (DCT bloku başına olan) alır ve ardından ince ayrıntıları temsil eden “AC” değerlerini alır ve bunları en son gönderir. Aslında bu, aşamalı görsellerin ilk önce kaba, bulanık bir görsel göstermesiyle sonuçlanır; bu görsel, indirme işlemi tamamlandıktan sonra aşamalı olarak daha keskin hale gelir. Bu, özellikle yavaş bir internet bağlantısı üzerinden sunulan metin veya görseller için kullanışlıdır.

Tayfsal ilerleme

Bu, aşamalı kipi etkinleştirir ve görüntülerin ince ayrıntılarını hesaplamak için gelişmiş renk matematiğini kullanır. Bu daha fazla zaman alır ancak genellikle daha iyi sonuçlar verir.

Öntanımlı – Kodlayıcı, Ödün durumuna bağlı olarak bu seçeneği kullanır.
Etkin – Ödün durumuna bakmaksızın her zaman bunu kullan.
Devre dışı – Ödün durumuna bakmadan bunu hiçbir zaman kullanma.

Niceleme

Bu, aşamalı kipi etkinleştirir ve ardından ince ayrıntıları sıkıştırmak için nicelemeyi kullanır. Bu, kodlayıcıya bunu yapması için daha fazla zaman tanınması pahasına daha küçük bir dosya boyutuna yol açar.

Öntanımlı – Kodlayıcı, Ödün durumuna bağlı olarak bu seçeneği kullanır.
Etkin – Ödün durumuna bakmaksızın her zaman bunu kullan.
Devre dışı – Ödün durumuna bakmadan bunu hiçbir zaman kullanma.

Düşük Çözünürlük DC

Önceki iki seçeneğin aşamalı kodlanmış bir görselin ince taneli kısımlarını kapsadığı yerde, ‘DC’ kaba taneli sıkıştırmadır, özellikle aşamalı kod çözme için kaba önizleme görselini oluşturmak üzere kullanılabilen her DCT bloku için bir katsayıdır. DCT, JPEG XL’de değişken boyutta olabildiği için ek olarak düşük çözünürlüklü bir görsel kullanmayı tercih edebilirsiniz. Bu, dosya boyutunun birkaç bayt daha büyük olmasına rağmen daha iyi bir önizlemeyle sonuçlanacaktır.

Öntanımlı: Kodlayıcının seçmesine izin ver
Devre dışı bırak: Bir düşük çözünürlüklü görsel kullanma.
64 × 64 düşük çözünürlüklü geçiş: Aşamalı önizlemeyi oluşturmak için DC değerlerinin yanı sıra kullanılmak üzere bir 64 × 64 görsel oluşturun.
512 × 512 + 64 × 64 düşük çözünürlüklü geçiş: Aşamalı önizlemeyi oluşturmak için DC değerlerinin yanı sıra kullanılmak üzere bir 512 × 512 ve 64 × 64 görsel oluşturun.

Modüler Parametreler

Modüler Kip için ek seçenekler. Modüler kip, görsel verisini kısa ve net bir şekilde tanımlamak için öngörüler yoluyla küçük bir programlama diline benzer bir şey kullanır.

Aşamalı kodlama

Aşamalı kodlama/kod çözmenin etkinleştirilip etkinleştirilmeyeceği. VarDCT parametreleri’nde açıklandığı gibi, bu, görselin indirilip gösterilmesi üzerine ilk önce kaba bir önizlemenin gösterileceği şekilde kaydedilebileceği anlamına gelir.

Öntanımlı – Kodlayıcı, Ödün durumuna bağlı olarak bu seçeneği kullanır.
Etkin – Ödün durumuna bakmaksızın her zaman bunu kullan.
Devre dışı – Ödün durumuna bakmadan bunu hiçbir zaman kullanma.

Global kanal palet erimi

Renkler, kullanılan farklı renklerin toplam sayısının olabildiği tüm renk kanalı değerlerinin yüzdesinden daha küçük olup olmamasına bağlı olarak bir palet olarak depolanacaktır. 8 bit için %100 toplam 255 değer, %50 toplam 128 değer ve %10 toplam 25 değer anlamına gelir.

Yerel kanal palet erimi

Like Global kanal palet erimi, but then decided per group.

… renk veya daha azı için renk paleti kullan

Kodlayıcının bunları bir palet olarak saklamayı denemesinden önce bir grupta bulunması gereken en çok renk sayısını seçin.

Delta paleti

Kayıplı palet olarak da adlandırılan Delta paletinin kullanılıp kullanılmayacağı. Bu, paleti sıkıştırır; ancak bunun tam olarak nasıl yapılacağına dair henüz resmi bir belge yoktur.

Öntanımlı – Kodlayıcı, Ödün durumuna bağlı olarak bu seçeneği kullanır.
Etkin – Ödün durumuna bakmaksızın her zaman bunu kullan.
Devre dışı – Ödün durumuna bakmadan bunu hiçbir zaman kullanma.

Grup boyutu

Görseller ayrı ayrı kodlanabilen daha küçük parçalara bölünebilir. Modüler Kip’i kullanırken bu parçaların ne kadar büyük olacağını seçebilirsiniz; VarDCT için bunlar öntanımlı olarak 256 × 256 olacaktır.

128 × 128
256 × 256
512 × 512
1024 × 1024

Öngörücü

MA ağacı ile birlikte hangi öngörücünün kullanılacağı. VarDCT, karmaşık gradyanları matematiksel işlevlere soyutlayarak görselleri sıkıştırırken, Modüler Kip, ‘soldaki pikselle aynı renk’ gibi komşu piksellerle tanımlanıp tanımlanamayacağını belirleyerek bölümleri sıkıştırır. Bu bir öngörü aracıdır ve hangi öngörü aracının kullanılmasını tercih ettiğinizi seçebilirsiniz. Önerilen değer Öntanımlı’dır.

Öntanımlı – Kodlayıcının seçmesine izin verin.
Sıfır – Her zaman 0 değerini döndürür.
Sol – Her zaman soldaki değeri döndürür.
Üst – Her zaman en üstteki değeri döndürür.
Ort0 – Geçerli konumun hemen solundaki ve üstündeki değerlerin ortalamasını döndürür.
Seç – Sol ve üst komşuyu sol üstten çıkarır ve farkı daha düşük olan komşuyu döndürür.
Gradyan – Sol üst komşunun değerini üst ve sol komşuların değerleri çıkarılarak döndürür.
Ağırlıklı – Sonucu elde etmek için üst, sol ve sol üst pikselleri belirli şekillerde ağırlıklandıran karmaşık bir öngörücü.
Sağ üst – Geçerli konumun sağ üst tarafındaki değeri döndürür.
Sol üst – Geçerli konumun sol üst tarafındaki değeri döndürür.
Sol sol – Geçerli konumun sağ üst tarafındaki değeri döndürür.
Ort1 – Geçerli konumun hemen solundaki ve sol üst tarafındaki değerlerin ortalamasını döndürür.
Ort2 – Geçerli konumun hemen sol üstündeki ve üst tarafındaki değerlerin ortalamasını döndürür.
Ort3 – Geçerli konumun hemen solundaki ve sağ üst tarafındaki değerlerin ortalamasını döndürür.
En yüksek öngörülebilir ortalama – 6 komşunun değerini ağırlıklandırır: Üst, sol, üst sağ ve aynı yöndeki hemen bitişik komşuları.
Gradyan + Ağırlıklı – Gradyan’ı ve Ağırlıklı’yı karıştırır.
Tüm öngörücüleri kullan

MA ağaç öğrenmesi için pikseller.

Meta-Uyarlanır Bağlam ağacı için kullanılan piksel kesri. MA ağacı, geçerli pikseli çevreleyen pikselleri çözümlemenin ve bağlama bağlı olarak bu piksel için belirli bir öngörücüyü seçmenin bir yoludur. Daha fazla piksel, daha iyi anlaşılan bir bağlam ve dolayısıyla daha iyi sıkıştırma anlamına gelir; ancak bunlar aynı zamanda kodlama sırasında daha fazla özkaynak gerektirir.

Üst Veri¶

Belge üst verisini depolayın.: Bir üst verinin depolanıp depolanmayacağı. Exif, IPTC ve XMP teker teker açılıp kapatılabilir.
Anonimleştirici: Çizer bilgisinin kaldırılıp kaldırılmayacağı.
Araç bilgisi: Araç bilgisinin eklenip eklenmeyeceği.

Ayrıca bakınız