摄影师  Janick Entremont将一张自拍照片上传到Instagram,然后下载下来,并重复了340次!他的目的很简单,就是想看看社交媒体的演算法,究竟会对照片造成什么影响。

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▲原始照片(左)和经过80 次压缩的照片(右)。

大家都知道,为缩短传输时间,相片上载至Facebook 和Instagram 之后,就会立即被压缩。由于压缩比率不高,绝大部分用家都不会察觉到相片质素有改变。不过,在重覆压缩340 次之后,轻微的失真最终会演变成画质的严重流失,以及难以致信的巨大影像变异。在学术上,这个现象称为「generation loss」(叠代耗损)。

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▲照片经过340 次压缩的画质转变。

Janick 总结说:「在演算法的处理下,真实存在的面孔被更改,不存在的面孔被创建出来。最后,一切都与原本的不一样。」他又补充:「对我来说,这个现象可以牵涉到很多层面,例如:数码资料的处理、泛滥的影像,不当使用社交媒体对我们的影响,甚至监视和人脸识别等等。」

事实上,在2015 年艺术家Pete Ashton 曾做过相同的实验,但他只做了90 次上载。有趣的是,Pete 与Janick 虽然都以Instagram 为测试对象,但两人的测试结果似乎有一定程度的差异。当中可能有两个原因:原始照片的不同,以及Instagram 对其压缩演算法作出了更改。

这是原始照片:

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▲Pete Ashton 实验的原始相片。

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▲经过90 次压缩的照片。