MCTS Image Optimizer(MIO)は、圧縮を固定プリセットではなく探索問題として扱う、導入しやすい画像最適化システムです。知覚品質(高速SSIM近似)と実行時間という制約下で、モンテカルロ木探索(MCTS)を用いてコーデックと前処理パイプラインを探索し、画像の視覚的な一貫性を維持しながら相対的なサイズ削減を最大化することを目指します。 重要なアイデア パイプライン(アクション)の検索:コーデック(PNG/JPEG/WebP/AVIF* / WebP-lossless)+ 品質 + サイズ変更 + フィルター + JPEG サブサンプリング + メタデータ除去 高速 SSIM 近似:オプションの 2×2 タイリングによる縮小された輝度 SSIM (スクリーンショット/テキストのような画像では保守的) 低コストの画像プロファイリング:アルファ/エッジ密度/彩度/パレット推定により探索空間を絞り込み、安全性ヒューリスティックスを適用する 堅牢なデプロイメント:候補ごとのタイムアウト、キャッシュ、およびデフォルトで「元の出力よりも大きい」出力を回避するための保守的なガード 実践的なメモ 一部の画像はすでに最適化されています。このような場合には、縮小率は 0% になることがあります(システムは元の画像を返します)。 PNG スクリーンショットの場合、WebP ロスレス候補を使用すると、多くの場合、正確なピクセルを維持しながら大幅な削減を実現できます。 ウェブデモ レンダリング: https://mcts-image-optimizer.onrender.com/ ソースコード GitHub: https://github.com/Eiryou/mcts-image-optimizer DOI(このバージョン) 10.5281/zenodo.18464299 接触 X(ツイッター): https://x.com/nagisa7654321 免責事項:このプロジェクトは現状のまま提供され、保証はありません。機密情報やセンシティブな画像を公開サービスにアップロードしないでください。(AVIFのサポートは、ランタイム環境とオプションのPillowプラグインに依存します。)