More Related Content Similar to Ndc2012 최지호 텍스쳐 압축 기법 소개 Similar to Ndc2012 최지호 텍스쳐 압축 기법 소개 (20) 2. 텍스쳐
• 게임에서 아주 중요한 요소
• 게임의 비쥬얼을 좌우
• 성능과 밀접한 영향
• 사이즈가 가장 크고
• 로딩 시갂을 가장 많이 차지
3. 텍스쳐 #2
• 점점 커지고 있다
– 2048x2048x4 = 16MB in RGBA8888
– 개수도 증가
• Normal-map/specular-map/AO-map/light-
map/env-map…
• 압축은 필수!!!
6. DDS
• 4x4 블록 기반 (손실) 압축 방식
– DXT1 => 6:1 고정 압축률 (w/o 알파)
• 그래픽카드에서도 압축 유지
– 쓸 수 밖에 없는 이유
• 디코딩: 매우 빠름
• 인코딩: 빠르짂 않음
8. DDS #3
• SC/EC를 각각 R5G6B5로 저장
• 4x4 픽셀 각각에 대해
– 2비트 인덱싱을 저장
• 00: SC
• 01: EC
• 10: 2/3*SC + 1/3*EC
• 11: 1/3*SC + 2/3*EC
• 총 8Bytes(64bits)/블록
• 48바이트 ->8바이트 압축률
9. DDS 지원 라이브러리
• Squish
– SSE 최적화
• nvtt
– Nvidia, squish기반, CUDA 지원
• Compressonator
– ATI, 퀄리티 좋음
• J.M.P.’s
– Id소프트, MMX/SSE 최적화, 매우 빠름
10. DDS + ZIP
• DDS만 사용하는 것보다 압축률 높음
• ZIP 압축해제는 비용이 저렴함
– LZMA등이 더 효율적이나 ZIP이 훨씬 빠름
• GPU메모리에도 효율적
12. JPEG #2
• 압축해제 느림
• 퀄리티 컨트롤: 1~100
• libjpeg-turbo 라이브러리
– MMX/SSE/NEON 최적화(iOS지원)
– libjpeg보다 2-4x 빠름
13. JPEG 압축 과정
• 1. RGB를 YCbCr로 변환
• 2. 8x8블럭 DCT 변환
• 3. Quantize
• 4. Huffman Coding
15. RGB를 YCbCr로 변환 #2
• Y채널: 휘도, 밝기
– 원본 크기 사용
• Cb/Cr: Y채널에 대한
Red/Blue의 차이
– 원본의 1/4크기로 다운샘플
Y=0.5 일때, Cb/Cr
17. 8x8 DCT
(Discrete Cosine Transform)
• 이미지를 8x8픽셀 블
록으로 분할
• 8x8블럭을 64개 패턴
의 선형 조합으로 분해
• 각 패턴들에 대한 계수를
계산; 64개(=8x8)
18. Quantize(양자화)
• 정밀도 낮추기
• 1~100까지의 퀄리티 레벨
• C = round(D/Q)
– D : DCT 수행 이후의 계수 값
– Q : 레벨에 따른 Quantize 값
– C : Quantize 결과
19. Huffman Coding
• 자주 쓰이는 값에 적은 비트 수 할당
• 4개의 Huffman Table이 사용
– Code: 1~16비트 (가변길이)
– Value: 8비트
• 일반적으로 JPEG 표준 테이블 사용
– 최적화 가능
21. (JPEG 2000)
• Discrete Wavelet Transform
• JPEG보다 좋은 화질(=적은 용량)
• JPEG보다 많이 느린 속도
• JPEG보다 많은 메모리 필요
• 결과적으로 비추
22. JPEG XR
• Microsoft (2007)
• Windows Media Photo, HD Photo
• ISO 표준 포맷 (2009)
• JPEG보다 훨씬 나은 성능과 퀄리티
• JPEG 2000보다는 약갂 떨어지는 퀄리티
• 하지만 JPEG 2000 보다 훨씬 빠름(정수 연산)
23. JPEG군 비교
• (용량 대비)퀄리티
– JPEG < JPEG-XR < JPEG 2000
• (인코딩/디코딩)속도
– JPEG 2000 < JPEG-XR < JPEG
24. JPEG XR 기능
• 알파 채널 지원
• 그레이스케일 지원
• 16-bit/32-bit 실수형 지원
• 비손실 압축 지원
25. JPEG XR 지원 라이브러리
• Intel IPP 라이브러리
– 상용, 최적화?
• HD Photo Device Porting Kit
– 최적화 안됨
• Windows Imaging Component
– Windows XP SP3, Vista, 7 에 포함
26. WebP
• Google (2010) Web을 위한 이미지 포맷
• 표준 아님 – 크롬 브라우저 지원
• JPEG보다 나은 퀄리티
– “WebP 는 JPEG보다 30%이상 더 작다”
• JPEG 2000보다 조금 퀄리티가 떨어지나 빠름
• 라이브러리: libwebp, MMX/SSE 최적화, 오픈소스
27. WebP 퀄리티
JPG(43.84KB) WebP(29.61KB)
http://code.google.com/speed/webp/gallery.html
28. WebP + DDS
• WebP 로 디코딩
– 작은 파일(스토리지) 사이즈
• DXT 로 인코딩
– GPU 메모리 공갂 절약
– DXT도 인코딩이 빠르지는 않다
– J.M.P. 등의 빠른 실시갂 DXT 인코더 사용
• 단점: 손실 압축을 두번 퀄리티 저하
29. Crunch
• (원본 이미지가 아닌) DDS 자체를 직접 (손실)
압축
– JPG나 WebP사용 시 들어가는
– 추가적인 DDS 인코딩 작업이 필요 없음
• 빠르고 용량도 DDS+ZIP에 비해 충분히 작다
• 단점: 인코딩이 꽤 느림
30. 용량 비교
140 128
120
100 94 (낮은 값일 수록 용량 적음)
76
80
60 50
40 30
20
0
DDS DDS+ZIP JPG Crunch WebP
Size(KB)
31. 로딩(+다운로드) 속도 비교
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
DDS+ZIP JPG Crunch WebP (낮은 값일 수록 빠름)
로컬속도(ms) 2 4 3 10
네트워크속도(sec) 16.2 11.4 6.3 5
32. 정리
• 용량이 최우선이라면, WebP+DDS
– 예) 실시갂 스트리밍 다운로드
• 용량과 로딩 속도 둘 다 중요하다면, Crunch
• 용량보다는 로딩 속도가 중요하다면,
DDS+ZIP
34. 레퍼런스
• How does JPEG actually work?
– JPEG알고리즘 개요
• JPEG Huffman Coding Tutorial
– JPEG 알고리즘의 쉽고 디테일한 설명
• Image Compression and the Discrete
Cosine Transform : DCT 설명
35. 레퍼런스 #2
• Real-Time DXT Compression
– J.M.P의 빠른 실시갂 DXT 압축 기법
• Crunch
– DXT 자체를 손실 압축하는 라이브러리
36. 속도 비교 – 로컬 로딩
• 테스트 환경
– 로컬PC, 512x512 RGB 텍스쳐
– JPG , WebP w/ DXT 인코딩, Crunch
• 테스트 결과
– 1. DDS + ZIP : 2 ms / texture
– 2. Crunch : 3 ms / texture
– 3. JPG : 4 ms / texture
– 4. WebP : 10 ms / texture
• 디코딩 속도 의존적
37. 속도 비교 – 네트워크 로딩
• 테스트 환경
– 네트워크 다운로드
– 100개 이상 텍스쳐, 1MB/sec 속도
• 테스트 결과
– 1. WebP : 4 ( 4MB) + 1 = 5 sec
– 2. Crunch : 6 ( 6MB) + 0.3 = 6.3 sec
– 2. JPG : 11 (11MB) + 0.4 = 11.4 sec
– 3. DDS + ZIP : 16 (16MB) + 0.2 = 16.2 sec
• 파일 크기 의존적
38. 용량 비교
타입 사이즈 비고
RAW 768KB =512x512x3
DDS 128KB 6:1압축률
DDS + ZIP 94KB 8:1압축률
JPG 76KB 10:1압축률
Crunch 50KB 15:1압축률
WebP 30KB 25:1압축률
