文章明确指出 Silpheed 的 FMV 不用帧间差分（delta compression）。每一帧自给自足，完整携带本帧所需图块与 tilemap，解码不依赖前一帧。带宽节省主要靠图块复用、ASIC 双色字模展开与 tilemap 自增编码等帧内手段，而非跨帧差分。

本文将 Gzip 作为无需训练的语言模型示例，通过把语料库放入其 32KB 窗口，用 beam search 搜索压缩后字节数最少的候选延续来生成文本。实验用 tiny Shakespeare 语料 priming 后，能输出带有角色名和对话结构的片段，证明它捕捉到了文本的重复模式。生成过程完全依赖 zlib 的 DEFLATE 实现，没有任何学习参数。

本文援引论文观点：预测模型本质是压缩器，所有压缩算法也都是预测模型。基于此等价性，gzip可通过测量context加candidate的压缩长度来隐式评估延续概率，从而在无需训练参数的情况下完成语言建模任务。作者据此设计了后续的束搜索生成流程。

Gzip 内部采用 DEFLATE 算法，在 32KB 滑动窗口内寻找重复字节序列，将匹配内容编码为短小的反向引用，从而降低总字节数。本文利用这一特性，把压缩后长度作为候选文本的评分标准：越容易被窗口匹配的延续，评分越好。beam search 则在多步前瞻后挑选最优路径，避免单字节评分因整数长度而产生的量化噪声。

文章在结尾部分把MP3列为音频压缩代表，说明它通过变换编码与量化手段去除人耳不易察觉的信息，与JPEG的有损思路相同。这些方法让音频文件大幅缩小，同时保持可接受音质。

本文介绍 Huffman 编码作为 PNG 压缩的最后一步。它统计过滤与 LZ77 处理后的数值出现频率，给高频值分配更短的二进制码（如 0 只用 1 位），从而进一步缩小体积。该编码与莫尔斯电码思路一致，是 DEFLATE 的核心组成部分。

本文指出 ZIP 文件采用与 PNG 完全相同的 LZ77 加 Huffman 组合方案。它通过模式引用和变长编码实现无损压缩，是早期广泛使用的归档格式，与网页图片压缩原理一脉相承。

本文指出 JPEG 采用损失性压缩，利用人眼对亮度敏感而对颜色细节不敏感的特点。它先转换颜色空间、降低色度分辨率，再对 8×8 像素块做频率变换并丢弃高频信息，在视觉差异很小的情况下把文件缩小 10-20 倍。

Pixo是作者用Rust编写的库，专门从零实现本文介绍的图像压缩算法，包括过滤、LZ77和Huffman编码等步骤。文章推荐它配合配套指南，帮助读者动手理解PNG与JPEG的完整流程。

本文中 DEFLATE 是 PNG 采用的组合压缩算法，依次执行 LZ77 模式匹配和 Huffman 编码。原始 6.2MB 图像经过滤后进入 DEFLATE，最终可压缩至约 2.1MB，且像素无损。ZIP 文件也使用相同的 DEFLATE 实现。

本文中 LZ77 是 PNG 无损压缩流程中的模式匹配步骤。它维护 32KB 滑动窗口，检测过滤后数据中的重复序列，并用短小的反向引用替代重复内容，从而减少文件体积。该方法特别适合处理天空、背景等大面积相似区域的图像。

本文提到 Brotli 与 gzip 一样，应用于 web 流量并采用 LZ77 与 Huffman 编码。它在保持无损的前提下进一步优化压缩率，与 PNG、ZIP 共享相同的核心思路，服务于日常网络数据传输。

脚注中指出，真实JPEG使用DCT数学变换对8×8像素块进行频率分解，而非文中简化的颜色平均方式。DCT能更准确地保留低频信息并丢弃高频细节，是JPEG有损压缩的核心数学基础。

本文介绍的无损压缩保留全部像素的同时缩小文件，主要用于 PNG。它依次采用相邻像素预测、LZ77 模式引用和 Huffman 短码编码三步处理。示例中 6.2MB 图像可压缩至约 2.1MB，适合需要精确像素的截图或图形。

本文将AAC与MP3并列，作为采用变换编码与量化技术的音频格式示例，体现与JPEG相同的压缩原理。该引用用于说明1940-1970年代的算法至今仍在各类媒体压缩中发挥作用。

本文说明网页流量中的 gzip 使用与 PNG 相同的 LZ77+Huffman 算法。它对文本、图像等各类数据进行流式无损压缩，是互联网传输的基础技术之一，与 Brotli 同属此类方案。

本文中的损失性压缩通过丢弃人眼不易察觉的细节来减小文件，主要应用于 JPEG。它先把 RGB 转为亮度与颜色分离的格式、降低颜色分辨率，再把图像分成 8×8 块进行频率分析并舍弃高频成分，可实现 10-20 倍缩小但无法还原原始像素。

本文中 PNG 通过无损方式保存所有像素，文件被组织成带校验和的块结构。它先对像素行做预测过滤，再用 LZ77 替换重复模式，最后用 Huffman 编码分配短码。对于含大面积纯色的图像可实现 10-50 倍压缩，且能检测文件损坏。

本文中zlib用于.l in文件的数据压缩存储，文件头部包含多个以0x78 0x9c开头的压缩块，格式为{解压后长度, 压缩长度, zlib数据}重复出现。作者编写工具成功解压得到64KB数据，并识别出后续的纹理缓存、顶点缓冲等大小字段。zlib压缩是实现流式读取和节省光盘空间的关键机制，但需结合游戏内线性读取逻辑才能正确还原文件内容。

LZ4 是文中用于 DDS 文件的快速无损超压缩算法，作者在《Way of Rhea》项目中将其与 DXT5 结合使用，在保证加载速度的前提下实现额外压缩。该方案被视为合理选择，但作者在新游戏中转向 zlib 以获得更好的压缩效果。

zlib 在文中作为 KTX2 的超压缩方案出现，用于在 BC7 等 GPU 压缩之后进行无损压缩，进一步降低文件体积。作者明确表示下一款游戏将选用 BC7 + zlib 压缩的 KTX2，与之前 DDS 使用的 lz4 形成对比，追求更高的压缩率同时保持加载效率。

本文将 PNG 定位为优秀的图像交换格式，但明确指出它不适合直接作为游戏纹理使用。PNG 虽支持无损压缩且兼容性强，却缺少预生成 mipmap、cubemap 及预乘 alpha 等纹理专用特性。文章强调，若直接发布 PNG，GPU 无法实时解压，只能放弃块压缩优势，或在加载时执行昂贵转换，增加存储、显存和采样开销。

本文中影片影像以单帧JPEG 2000格式编码后存入MXF，再用AES-128密钥逐帧加密。解密后的帧需修正文件头签名才能用常规工具打开，且色彩空间需特殊处理。JPEG 2000是DCI规范规定的影像压缩格式。

文章将WebP列为传统LQIP方案之一，提到可用极低分辨率的WebP图像作为模糊占位符。它与JPEG并列，是调研中常见的有损压缩格式选择，用于在加载前快速展示低质量预览。

文章指出JPEG可用于LQIP，包括极低分辨率版本、渐进式JPEG以及Facebook的“beheaded JPEGs”。这些方法能在不增加额外标记的情况下实现渐进加载或低质预览，是文中对比的经典技术。

Safari 18.4 的 Compression Streams 新增对 Brotli 格式的支持，可用于数据压缩与解压。相比 Deflate，该格式在特定场景下可带来更好的性能与压缩率。开发者只需将构造函数参数改为 brotli 即可启用此特性。

App Store 在全球无障碍宣传日期间聚焦三位残疾社群领袖，介绍他们作为失语人士的经历，以及增强与替代交流（AAC）app 如何改变生活。该内容与 Apple 推出的 Live Speech 等辅助功能形成呼应，强调 AAC 对失语用户的实际帮助。

Safari 16.4 支持 Compression Streams API，可在浏览器中直接对数据流进行压缩与解压，减少对第三方 JavaScript 压缩库的依赖。适用于需要将数据流 gzip 后发送至服务器或保存到用户设备的情况。

根据文章标题，本文围绕 Google 移除 JPEG XL 支持展开，指出该图像格式曾计划在 Chrome 中集成但最终被放弃。讨论涉及移除的理由及对 Web 图像标准的影响。

RLE（Run Length Encoding）是GIF诞生前CompuServe其他格式常用的简单压缩方法，本文指出其效率通常低于GIF所用的LZW。文章以此对比说明GIF在1987年发布时的压缩优势所在。

LZW是GIF采用的无损压缩算法，本文强调其压缩效率优于早期CompuServe格式使用的RLE。本文在解析图像数据部分提及，LZW解码是理解GIF像素流的关键，但未详细展开算法实现。

文章说明采用 COLRv1 格式的彩色字体经 WOFF2 压缩后体积显著减小，例如 Twemoji 测试构建从 1.2MB 压缩至约 0.6MB，Noto Emoji 全套从位图的 9MB 降至 1.85MB。

本文将AAC描述为与MP3同属的开放授权格式，无DRM保护。用户从CD导入的音乐可自动编码为AAC，在iPod及支持该格式的任意播放器上自由播放。文章以此说明iPod用户主要依赖无保护的开放格式，而非受限的iTunes Store内容。