為了看高解析度圖片，往往必須忍受龜速的載入速度和耗費更多傳輸量，對於行動上網沒有吃到飽的人，更是一大困擾。為了幫忙節省傳輸量，Google採應用機器學習的新壓縮技術「RAISR（Rapid and Accurate Super Image Resolution）」，讓我們可在瀏覽高品質圖片的同時，減少圖片傳輸所需頻寬。
圖／ Google
Google表示，RAISR技術透過機器學習，將圖片畫素壓縮到原始大小的1/4並還原圖片細節，讓壓縮後的圖片雖然解析度較低、卻依然保有高品質。使用RAISR後，每張圖最多可減少75%的下載所需頻寬。目前，Google每周用RAISR技術升級超過10億張圖片，整體而言約可替用戶減少1/3的傳輸頻寬。
Google在2016年11月發表RASIR，今日將該技術用於Google+的相片服務。傳統的影像還原技術，使用的方法為在像素旁加入相似的新像素，對於改善照片細節效果有限；相較下，RASIR則是運用機器學習，比較壓縮前後的照片、學習其中的差異再予以還原。
使用RAISR壓縮技術的圖像還原步驟。
圖／ Google
雖然該服務聽起來相當吸引人，但目前只針對Google+相片串流，且限定Android用戶。Google預計在未來幾周將此技術套用在旗下更多應用程式和服務。
這是Google使用RAISR推出的第二項服務。Google在2016年12月曾在旗下iOS app「Motion Stills」應用RAISR技術，用於銳化iPhone Live Photos影片。
