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前言
原因是我在写公众号文章的时候，公众号编辑器只能上传最大10M的GIF，而我刚好需要上传的GIF超过了这个阈值。
所以我就随便搜了一个压缩GIF的工具，有一些压缩完了下载需要付费，有一些不付费就只能压缩低于某个阈值的文件。
不过也能理解吧，毕竟别人也是需要赚钱的，这种文件的处理如果放在服务端做，那必然是要耗费不少资源的，如果放在纯前端做，又不能保证文件处理的速度。
然后我就想着GIF压缩应该不难吧，应该有现成的工具库吧，于是我就开始动手去实现一个GIF压缩工具。这里我很执拗地要去实现一个纯客户端的GIF压缩（也不知道为啥我这么执拗。）
初探GIF压缩
我们都知道GIF是一张张静态的图片播放形成的动图，所以我一开始就想着，如果我有一个库，能帮我把GIF所有帧都抽取出来，然后我对所有帧的图片进行一个缩放的有损压缩，压缩完之后再把所有图片合成一个新的GIF，那么我不就把GIF给压缩了么。
然后我就找到了gif.js和omggif.js这两个库：
-
omggif负责解析GIF，获取GIF的每一帧图像 - 把获取到的每一帧图像进行处理了之后，使用
gif.js合成GIF
那么可以写出下面的代码，以下的代码就是一个分离GIF帧+合成GIF的代码，还没有加上压缩每一帧的逻辑：
fetch("/test.gif")
.then((response) => response.arrayBuffer())
.then((buffer) => {
// 用omggif解析GIF
let reader = new omggif.GifReader(new Uint8Array(buffer));
// 创建新的gif.js实例
let gif = new GIF({
workers: 2,
quality: 5,
width: reader.width,
height: reader.height,
});
const width = reader.width;
const height = reader.height;
// 创建canvas元素
const imgs = [];
// 遍历所有的frames，并添加到gif.js实例中
for (let i = 0; i < reader.numFrames(); i++) {
let frameInfo = reader.frameInfo(i);
let canvas = document.createElement("canvas");
canvas.width = width;
canvas.height = height;
let ctx = canvas.getContext("2d", { willReadFrequently: true });
let imageData = ctx.createImageData(width, height);
reader.decodeAndBlitFrameRGBA(i, imageData.data);
ctx.putImageData(imageData, 0, 0);
gif.addFrame(ctx, { delay: frameInfo.delay });
imgs.push(canvas.toDataURL());
}
//预览分离出来的帧
const div = document.createElement("div");
imgs.forEach((url) => {
const img = document.createElement("img");
img.src = url;
div.appendChild(img);
});
document.body.appendChild(div);
// 生成GIF并下载
gif.on("finished", function (blob) {
console.log("finish");
let url = URL.createObjectURL(blob);
document.querySelector("#img").src = url;
const a = document.createElement("a");
a.download = true;
a.href = url;
a.click();
});
gif.render();
});
但是我分离帧之后发现，分离出来的帧相当奇怪：
而且合并之后的GIF感觉完全被破坏掉了，我不清楚是不是我的这种思路本身就是不可行的，还是说这两个库不能这么用。是不是我这样做了之后导致描述GIF的信息丢了？（比如调色盘或者其他的一些全局信息，评论区有大神可以指导一下么）
这种方式不可行之后，我又尝试了一下别的方式。这一次我不再寄希望于纯js实现的库，而是往wasm方向去探索。
然后我尝试使用Rust去解析GIF，并返回所有解析后的图片给前端，前端再去做有损压缩，但这一做法耗时太长，也不是成功的尝试，所以代码就不放出来了。
接着我就想到了ffmpeg，我知道它有压缩GIF的功能，而且他也有成熟的wasm版本，可以便捷地在前端引入使用，但是它压缩后近10M的体积依旧让人望而生畏。
gifsicle
在继续搜索GIF压缩等关键词时，发现了gifsicle这个库。它是一个用于处理GIF图像的命令行工具和库，提供了很多功能包括创建、编辑、优化和调整GIF。
与ffmpeg对比起来，它是一个更专注于GIF处理的库，所以体积会比ffmpeg肯定小不少，所以我就想着能不能弄一个它的wasm版本移植到浏览器中使用。
后面还真让我找到了它对应的wasm版本，具体链接可以查看：gifsicle-wasm-browse，这个库GZip压缩之后只有150K左右，完全不用担心体积问题。
使用gifsicle的时候，常常使用如下的手段去减少GIF的体积：
-
-O参数：- O1：该选项对应于轻度优化，它会执行一些基本的优化步骤，删除无用的图像数据和元数据，以减小文件大小。这个级别的优化通常执行较快，但可能不会最大限度地减小文件大小。
- O2：中度优化比轻度优化更深入，它可能会花费更多的时间来寻找更多的优化机会。这通常会导致更好的压缩比和更小的文件大小。
- O3：最大优化级别会执行最深入的优化，可能需要更多的时间来完成，但通常会实现最大的文件大小减小。这个级别的优化可能对CPU和内存的需求更高。
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--loosy：-
--lossy会减少图像中使用的颜色数量，从而减小颜色表的大小。这会导致颜色的近似和失真，因为原始的颜色信息会被近似为颜色表中的颜色。 - 高
--lossy程度下，一些微小的图像细节可能会被去除，以进一步减小文件大小。这可能导致图像的一些细节在视觉上的损失
-
-
减少颜色数：
-
GIF中每个像素可以使用图像调色板中的一种颜色，而颜色数量表示这些不同颜色的总数。GIF使用的颜色调色板通常是8位色，允许最多256种不同的颜色。 - 减少GIF的颜色数量可以降低图像的文件大小，因为图像中使用的颜色越少，每个像素的颜色信息所需的位数就越少。然而，减少颜色数量也可能导致图像的视觉质量下降，尤其是对于包含大量颜色细节的图像。
-
-
删除注释和元数据
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裁剪和缩小：最直观的压缩手段，属于有损压缩
-
调整帧速率：相当于减少组成这个
GIF文件的图片数量，也是有损压缩
具体实现
首先安装gifsicle-wasm-browser这个包，然后简单搭建一个表单如下：
gifsicle的具体文档，可以点击这里查看。
在前端中可以参照以下方式来使用gifsicle：
gifsicle
.run({
input: [
{
file: buffer,
name: "input.gif",
},
],
***mand: [***mand],
})
.then(async (res) => {
});
在GIF的压缩过程中，常常会把多种压缩方式结合起来使用。如果单纯的想压缩GIF的体积而不考虑GIF的质量，那就直接使用缩放进行有损压缩就好了；如果想保留GIF的质量的同时压缩GIF的体积，那还是需要多方参数的组合尝试。
以下是我一些尝试压缩的参数以及压缩前后的对比：
-
压缩参数：
-O2 --lossy=180 input.gif --colors 64 --scale 0.8 -o /out/out.gif- 压缩后：体积：4.0MB，颜色数量：64，帧数不变，分辨率不变
- 执行时间：72s
-
压缩参数：
-O2 --lossy=180 input.gif --colors 32 --scale 0.8 -o /out/out.gif- 压缩后：体积：3MB，颜色数量：32，帧数不变，分辨率不变
- 执行时间：60s
- 图像颜色已经严重变形
-
压缩参数：
input.gif --colors 64 --scale 0.5 -o /out/out.gif- 压缩后：体积：3MB，颜色数量：64，帧数不变，分辨率变为之前一半
- 执行时间：19s
- 图像较为模糊，颜色也有少许变形
可以看到在大多数的压缩参数下，都需要较长的执行时间，这是因为这个wasm包还没有实现多核处理，还没办法利用多核CPU的优势，所以处理起来时间会比较长。
总结
如果这个包实现了多核处理，执行时间能缩短一些的话，那么我觉得会有更多的GIF处理会放在前端来做。
我一直觉得纯前端处理是一件很酷的事情，对于开发者来说，无需承担昂贵的计算资源成本，如果不想承担服务器成本，这个时候还有一种解决方法就是做成桌面应用，把任务处理的二进制文件打包下载到用户本地。
但如果是纯前端实现的话，对于使用者来说，无需下载任何东西，点开即用。
所以后面也理解了网上一些压缩GIF需要收费的工具，一个好的在线GIF压缩产品它能同时保证执行速度、压缩体积、压缩质量，这还是相当不容易的。
如果你手里有好用的GIF压缩工具，欢迎评论区推荐～
最后
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