通常来说，图像压缩工具会提供一个整数参数，让你来决定图像的质量。随着这个值变小，图像的大小也会变小，当然质量也会变差。这个值主要是用来控制有损法为了压综效果更了，而有转换数据来采取的力度。mp4无损压缩更差的质量就意味着有更多的删除，或者是有更多的边缘信息被忽略，所有这些都是为随后的统计编码阶段生成更多的重要符号。选定这样一个值，可以说是一项重大的、关键的、耗时的决定。如果这个值远客是过小，就会造成图像伪影，用户也可能抱怨图像质量差；如果这个值选得远大，那么发送的图像就比需要的大得多，相应也会增加不少。
一、mp4无损压缩对少量的图像，设计可以手工选择最佳的质量值。在使用万兴软件工具导出图像时，他们可以通过滑动质量值条，mp4无损压缩找出图像质量和最终文件大小之间的最佳平衡。然而这样的方法不能规模化。
如果你有1500万用户都将他们做的美食照片上传到服务器，而你却做不到去最佳平衡点。每张照片的最佳平衡点都可能不同。平滑的图标或者一张落日的照片对质量的要求，与一张森林或者脸庞的照片对质量的要求是不同的。人脑构造就是这么复杂，在不同的场景中注间的图像质量问题不同。接在云端调整图像的大小，或者在某处缓存调整大小后的图像，这样主不能向小屏发送小尺寸图像。这并非遥不可及。mp4无损压缩很可能，我们已经有了同一幅图像的不同分辨率的多个版本。低分辨率的缩略图、高分辨率的多个版本，介于两者之间的预览版本。可以在云端或者本地使用自动化工具，只要调用一次就能生成所需的所有分辨率大小，无须在图像编辑器中手工生成。
二、其他软件SSIM功能也提出就是为了解决问题的，mp4无损压缩在比较图像的压缩质量时考虑了人眼的感知情况它是通过比较源图像与压缩后图像的边缘相似性来实现的。看上去是一个更好的质量度量标准，但是其计算也更复杂。将分辨率的图像发送到设备上，在渲染前再调整大小，对开发人员来说，这样做肯定是最省事。
因此，在规模庞大的情况下mp4无损压缩找出图像的最佳质量值使用万兴软件。大多数的开发没有试着去解决这个问题，而是最终只选定了个质量值并将其应用到服务所有图像上。任何时候，当两个已知值之间的边缘出错，或者出现了与大脑认为的平滑颜色不一致的搭配，都会很容易察觉。为了感受到相同的视觉品持，不同类型的图像需要有不同的输出设定。需要更多的二进制位以充分地展示它；所以不同的图像类型，需要使用不同的输出设定。反复寻找找出理想的质量充定是最简单的方法。