Una foto a misura d’uomo. Questo quello che si prefigge il team di ricerca Apple con PICO, un codec per immagini basato su machine learning che riduce il peso dei file fino a tre volte rispetto agli standard attuali mantenendo la stessa qualità percepita.
Perché PICO è diverso dagli altri codec
PICO sta per Perceptual Image Codec. Il nome dice già tutto: il sistema non misura quanto un’immagine compressa sia vicina all’originale pixel per pixel, ma quanto risulti convincente all’occhio umano.
Da vari punti di vista non è diverso dai codec tradizionali. Molti, JPEG in testa, sfruttano da decenni alcune caratteristiche note della visione umana: la minore sensibilità al colore rispetto alla luminanza, la scarsa percezione dei dettagli ad alta frequenza. PICO parte dallo stesso principio, ma invece di usare trasformazioni matematiche fisse, impara come rappresentare l’immagine attraverso una rete neurale.
L’immagine viene analizzata da una rete neurale che la traduce in una forma interna molto più compatta, illeggibile per qualsiasi altro sistema ma che il decoder di PICO sa ricostruire fedelmente. Il file salvato è questa rappresentazione ridotta, non una versione rimpicciolita della foto originale.
Per addestrare il modello, Apple non ha usato solo la classica misura di quanto la ricostruzione assomigli all’originale, ma ha aggiunto criteri che valutano la qualità visiva percepita. Tra questi c’è un meccanismo, chiamato GAN, che spinge il sistema a produrre texture più realistiche: capelli, tessuti, superfici appaiono più naturali anche dopo una compressione aggressiva. Il rischio è che il sistema inventi dettagli che nell’originale non c’erano. Apple descrive nel paper le contromisure adottate, in particolare per evitare che il testo diventi illeggibile e che l’immagine mostri blocchi di colore innaturali.
Quanto risparmia e quanto è veloce
Secondo Apple, PICO consente un risparmio di bitrate tra 2,3 e 3 volte rispetto ad AV1, AV2, VVC, ECM e JPEG-AI a parità di qualità percepita. Rispetto ai migliori codec neurali alternativi, il vantaggio dichiarato è del 20-40%.
Su iPhone 17 Pro Max, PICO codifica una foto da 12 megapixel in 230 millisecondi e la decodifica in 150 millisecondi. Più lento di HEIC, che beneficia di anni di ottimizzazioni hardware, ma più veloce della maggior parte dei codec ML eseguiti su una GPU server Nvidia V100. Per arrivarci, il team ha esplorato milioni di configurazioni architetturali cercando quelle che rispettano i target di velocità su dispositivo.
Come è stata misurata la qualità
Apple non ha usato il PSNR, la metrica classica che misura la distanza numerica tra immagine originale e ricostruzione. Ha preferito una valutazione soggettiva su larga scala: 74.925 confronti A/B ciechi raccolti da 610 revisori, selezionati dopo screening su daltonismo, sensibilità al contrasto e capacità di riconoscere artefatti di compressione. I risultati sono stati convertiti in punteggi Bayesian Elo, una classifica statistica della qualità percepita. È una scelta metodologica coerente con il principio di PICO: se l’obiettivo è soddisfare l’occhio umano, la misura deve venire dall’occhio umano.
Cosa non sa fare
PICO è ottimizzato per fotografie e immagini di soggetti naturali. Su grafica sintetica semplice, fumetti o illustrazioni pulite, il paper ammette che può richiedere più bitrate rispetto ai codec convenzionali per ottenere qualità comparabile. Gestisce solo compressione con perdita e non è adatto a ricostruire l’immagine originale bit per bit.
Cosa cambia per chi scatta foto con iPhone
PICO è ancora ricerca, ma la direzione è chiara. Foto più leggere senza perdere qualità visiva significa più scatti nello stesso spazio di archiviazione, condivisione più rapida su WhatsApp e iMessage, backup su iCloud che occupano meno.
Per chi fotografa in vacanza con un iPhone e si ritrova a fare spazio prima del previsto, o per chi carica decine di foto su un sito o un servizio cloud, una riduzione del peso dei file fino a tre volte è un cambiamento che si sentirebbe.
Se Apple integrerà PICO in iOS, probabilmente avverrà in modo trasparente, come già successe con il passaggio da JPEG a HEIC nell’iPhone 7: un formato nuovo, che non ha cambiato le abitudini e di cui ci si accorge solo guardando quanto spazio si è liberato.
Il paper è disponibile su arXiv e la pagina del progetto su apple.github.io/ml-pico include un comparatore interattivo tra PICO e i principali codec attuali.
