Michael Czechowski
40fd60f1fa
6 termine covering file formats, interfaces, storage media, and distribution
861 lines
17 KiB
Markdown
861 lines
17 KiB
Markdown
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marp: true
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theme: gaia
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paginate: true
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backgroundColor: #fff
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header: "Dateiformate, Schnittstellen, Speichermedien & Distributionswege"
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footer: "Michael Czechowski – HdM Stuttgart – WS 2025/26"
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title: Dateiformate, Schnittstellen, Speichermedien & Distributionswege
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<style>
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:root {
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--color-foreground: #1a1a2e;
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--color-highlight: #5da9e9;
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--color-dimmed: #4a4a6a;
|
||
}
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section.invert {
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||
--color-foreground: #fff;
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||
}
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section {
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font-size: 1.7rem;
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||
}
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h2 {
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color: var(--color-highlight);
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||
}
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pre {
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background: #0f0f23;
|
||
color: #5da9e9;
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border-radius: 8px;
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||
border-left: 3px solid #5da9e9;
|
||
}
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pre code {
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background: transparent;
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||
color: inherit;
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||
}
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||
code {
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background: #1a1a2e;
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||
color: #5da9e9;
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||
padding: 0.15em 0.4em;
|
||
border-radius: 4px;
|
||
}
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||
a {
|
||
color: var(--color-highlight);
|
||
}
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</style>
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<!-- _class: invert -->
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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<!-- _backgroundColor: #000 -->
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# Dateiformate, Schnittstellen, Speichermedien & Distributionswege
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**223015b** · Modul "Technik 1" · 1. Semester
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Digital- und Medienwirtschaft
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Hochschule der Medien Stuttgart
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**Wintersemester 2025/26**
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[https://git.librete.ch/hdm/223015b](https://git.librete.ch/hdm/223015b)
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<!-- _class: lead -->
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# Termin 2 – 09.01.2026
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## Bild-, Audio- & Videoformate
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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Links: Hochauflösend
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Rechts: Stark komprimiert (JPEG-Artefakte sichtbar)
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Instagram-Effekt
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# Was ist ein Bild?
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**Digital = Pixelraster**
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**Beispiel: 1920×1080 (Full HD)**
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= 2.073.600 Pixel
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**Jedes Pixel = 3 Bytes (RGB)**
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2.073.600 × 3 = **6,2 MB**
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**Für EIN Foto!**
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<!--
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Zoom auf Pixel-Ebene zeigen
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Jedes Pixel = RGB-Tripel (3 Bytes)
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6 MB × 10.000 Fotos = 62 GB
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Smartphone-Speicher wäre schnell voll ohne Kompression
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-->
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# Rastergrafiken (Bitmaps)
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**Pixelraster:** Jeder Bildpunkt hat Koordinate + Farbwert
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**Eigenschaften:**
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- Je größer das Bild → größere Datei
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- **Verkleinern:** Meist ohne Qualitätsverlust
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- **Vergrößern:** Wird unscharf/pixelig!
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**Formate:** JPEG, PNG, GIF, BMP, TIFF, WebP
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**Verwendung:** Fotos, Screenshots, komplexe Bilder
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<!--
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Bitmap = Bit-mapped graphics
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Digitalkameras erzeugen immer Rastergrafiken
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Kompression nötig wegen Dateigrößen (PNG, JPEG, GIF)
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Skalierungsproblem: Interpolation erzeugt Unschärfe
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-->
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# Vektorgrafiken
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**Mathematische Beschreibung statt Pixel**
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**Kreis speichern:**
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- Rastergrafik: Tausende Pixel
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- Vektorgrafik: Mittelpunkt + Radius (2 Werte!)
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**Gespeichert werden:**
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- Form (Kreis, Linie, Pfad...)
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- Position, Farbe, Strichstärke, Füllung
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**Vorteil:** Beliebig skalierbar ohne Qualitätsverlust!
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**Formate:** SVG, PDF, AI, EPS
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Vektorgrafik = geometrische Primitive + Attribute
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SVG = Scalable Vector Graphics (Web-Standard)
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AI = Adobe Illustrator
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Ideal für Logos, Icons, Infografiken
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-->
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# Raster vs. Vektor
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| | Rastergrafik | Vektorgrafik |
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|---|---|---|
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| **Basis** | Pixelraster | Mathematische Objekte |
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| **Skalierung** | Qualitätsverlust | Verlustfrei |
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| **Dateigröße** | Abhängig von Auflösung | Abhängig von Komplexität |
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| **Gut für** | Fotos | Logos, Icons, Text |
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| **Formate** | JPEG, PNG, GIF | SVG, PDF, AI |
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**Rasterung:** Vektorgrafik → Rastergrafik (für Bildschirm/Druck)
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<!--
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Bildschirme sind Rastergeräte (Framebuffer)
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Jede Vektorgrafik muss gerastert werden zur Anzeige
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Browser rastert SVG in Echtzeit
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Firmenlogos: Immer als Vektor anlegen!
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# Lossless: PNG
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**PNG = Portable Network Graphics (1996)**
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**Funktionsweise:**
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- Vorhersage (Pixel ähneln Nachbarn)
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- Differenz-Encoding
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- DEFLATE-Algorithmus (wie ZIP)
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**Kompression:** 20-50% Ersparnis
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**Gut für:** Screenshots, Logos, Text
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**Schlecht für:** Fotos
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<!--
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PNG wurde entwickelt als GIF-Alternative (Patent-Probleme)
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Lossless: Originaldaten bleiben erhalten
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Transparenz: Alpha-Kanal (sanfte Übergänge)
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DEFLATE: Gleicher Algorithmus wie ZIP
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-->
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# Lossy: JPEG
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**JPEG = Joint Photographic Experts Group (1992)**
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**Eigenschaften:**
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- Lossy Kompression
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- 90%+ Platzersparnis möglich
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- Artefakte bei hoher Kompression
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**6 MB → 500 KB** (typisch)
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<!--
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JPEG-Norm beschreibt nur Kompression, nicht Speicherformat
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JFIF = JPEG File Interchange Format (das eigentliche Dateiformat)
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Dateierweiterungen: .jpg, .jpeg, .jfif (alle gleich)
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-->
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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<!--
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Beispiel: Stark komprimiertes JPEG
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Blocking (8×8-Blöcke sichtbar)
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Ringing (Geister um Kanten)
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Color Banding (Verläufe "treppig")
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-->
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# Wie funktioniert JPEG? (1/2)
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**Schritt 1: RGB → YCbCr**
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- Y = Helligkeit (Luminanz)
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- Cb/Cr = Farbe (Chrominanz)
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**Warum?** Menschen sehen Helligkeit besser als Farbe
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||
**Schritt 2: Chroma Subsampling**
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||
Farbauflösung reduzieren (4:2:0)
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→ 50% Datenmenge weg, kaum sichtbar
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<!--
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||
YCbCr = Farbraum-Konversion
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Y = Brightness, Cb = Blue-Yellow, Cr = Red-Green
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||
4:2:0 Subsampling: Farbe nur jedes 2. Pixel horizontal & vertikal
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||
Auge merkt's kaum, weil Helligkeitssehen dominiert
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-->
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# Wie funktioniert JPEG? (2/2)
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**Schritt 3: DCT (Discrete Cosine Transform)**
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Bild in 8×8-Blöcke → Frequenzspektrum
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**Schritt 4: Quantisierung**
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Hohe Frequenzen (Details) stark reduzieren
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→ **Hier passiert Datenverlust!**
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**Schritt 5: Huffman-Coding**
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Lossless-Kompression der Restdaten
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<!--
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DCT: Ähnlich wie FFT bei Audio
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||
8×8 Blöcke: Warum JPEG "blocky" wird bei hoher Kompression
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||
Quantisierung: Quality-Schieberegler steuert genau das
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Huffman: Finale Effizienz (wie bei MP3)
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-->
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# JPEG Quality
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| Quality | Dateigröße | Artefakte |
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|---------|------------|-----------|
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| **100** | ≈2-3 MB | Kaum |
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| **85-90** | ≈200-400 KB | Minimal |
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| **50** | ≈100 KB | Sichtbar |
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**Sweet Spot: 85-90**
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||
10x Kompression, für Menschen kaum unterscheidbar
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<!--
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Quality 100 = Minimum Compression (nicht lossless!)
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||
Quality 85-90 = Standard für Web
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Quality 50 = Sichtbare Artefakte (Blocking, Ringing)
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||
Photoshop "Save for Web": Standard ist 60
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||
-->
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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<!--
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||
GIF-Animation (z.B. Meme)
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||
256 Farben, aber Animationen möglich
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-->
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# Die GIF-Geschichte
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**GIF = Graphics Interchange Format (1987)**
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CompuServe (US-Online-Dienst)
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**Features:**
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- 256 Farben max (8-bit Palette)
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- Lossless (für Palette)
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- Animationen!
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**1994 Twist:** Unisys hält Patent auf LZW-Kompression
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→ Fordert Lizenzgebühren
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||
→ **"Burn All GIFs!" Kampagne**
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<!--
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CompuServe: Früher Online-Dienst (1969-2009)
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||
LZW = Lempel-Ziv-Welch Compression
|
||
Unisys Patent-Trolling: Erst Jahre nach GIF-Einführung
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||
Community-Reaktion: Boykott, Suche nach Alternative
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Ergebnis: PNG wurde entwickelt (1996)
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-->
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# PNG vs. GIF
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||
**GIF:**
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✓ Animationen
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✓ Breite Unterstützung
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❌ Nur 256 Farben
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❌ Patent-Probleme (bis 2003)
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||
|
||
**PNG:**
|
||
✓ Millionen Farben
|
||
✓ Alpha-Transparenz
|
||
✓ Patent-frei
|
||
❌ Keine Animationen (bis APNG, 2004)
|
||
|
||
**Ergebnis:** PNG für Grafiken, GIF für Memes!
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||
<!--
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||
APNG = Animated PNG (Firefox, Safari support)
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||
WebP (Google, 2010): Animationen + bessere Kompression
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GIF überlebte kulturell (Meme-Format)
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||
"GIF" Aussprache: "Jif" vs. "Gif" – ewiger Streit
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-->
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# WebP & AVIF
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||
|
||
**WebP (Google, 2010):**
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- Lossy UND Lossless
|
||
- Animationen
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||
- 25-35% kleiner als JPEG
|
||
|
||
**AVIF (2019):**
|
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- Basiert auf AV1-Video-Codec
|
||
- 50% kleiner als JPEG
|
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- HDR-Unterstützung
|
||
- Patent-frei
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**Problem:** Browser-Support dauert Jahre
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||
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<!--
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WebP: Von Google entwickelt, deshalb Skepsis
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AVIF: Alliance for Open Media (Google, Netflix, Amazon, Mozilla...)
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||
Browser-Support 2024: WebP fast überall, AVIF wachsend
|
||
JPEG bleibt dominant (Kompatibilität!)
|
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-->
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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||
<!--
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Vorher/Nachher: Hochauflösend vs. Instagram-Upload
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Sichtbare Qualitätsverluste
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-->
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||
# Warum Instagram eure Fotos "ruiniert"
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**Upload-Pipeline:**
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1. Dein Foto: 12 MP, 8 MB
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2. Instagram skaliert: max. 1080px
|
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3. Re-Kompression: JPEG Quality ~75
|
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4. Endgröße: 200-400 KB
|
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||
**Warum?**
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||
- Speicherkosten (Milliarden Fotos!)
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- Ladezeiten (Mobile)
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||
- Bandbreite (günstiger)
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<!--
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||
Instagram ist keine Kunstgalerie
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||
Optimiert für Geschwindigkeit, nicht Qualität
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||
Facebook macht dasselbe
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||
Lösung: Portfolio-Websites (eigene Kontrolle)
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-->
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# Hands-On: Kompression vergleichen
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**Aufgabe (40 Min):**
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1. Hochauflösendes Foto (eigenes oder CC)
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2. Exportiere:
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- PNG
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- JPEG Q100, Q85, Q50
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||
- WebP (optional)
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||
3. Tool: **Squoosh.app** (Google-Tool)
|
||
4. Vergleiche: Dateigrößen, sichtbare Unterschiede
|
||
5. Wo werden Artefakte sichtbar?
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<!--
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||
Squoosh.app: Browser-basiert, keine Installation
|
||
Side-by-Side-Vergleich mit Zoom
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Verschiedene Codecs testen
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||
Studis sollen selbst "Sweet Spot" finden
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-->
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# Fleißaufgabe bis nächste Woche
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**Nimm ein Foto (eigenes oder CC)**
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1. Exportiere: PNG, JPEG Q90, JPEG Q50
|
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2. Vergleiche Größen & Qualität
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||
3. Welche Quality ist für dich "akzeptabel"?
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4. Wo siehst du zuerst Artefakte?
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||
**Bonus:** Teste WebP oder AVIF
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||
|
||
<!--
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||
Selbstständiges Experimentieren
|
||
Keine Abgabe, nur zum Ausprobieren
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||
Subjektive Wahrnehmung (jeder anders)
|
||
-->
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||
|
||
---
|
||
|
||
<!-- _class: lead -->
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||
|
||
# Teil 2: Video
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||
## Kompression & Codecs
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||
<!-- _header: '' -->
|
||
<!-- _footer: '' -->
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||
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||
<!--
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||
Netflix 4K-Streaming
|
||
Unmöglich ohne moderne Codecs
|
||
-->
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||
|
||
---
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||
# Das Problem: Video ist RIESIG
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||
**1 Minute 4K-Video (3840×2160):**
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- 30 fps (Bilder/Sekunde)
|
||
- Jedes Bild: 24,8 MB (unkomprimiert)
|
||
|
||
**Rechnung:**
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||
30 × 24,8 MB = **744 MB/Sekunde**
|
||
× 60 Sekunden = **44,6 GB/Minute**
|
||
|
||
**2-Stunden-Film: 5,3 TB!**
|
||
|
||
<!--
|
||
4K = 3840×2160 Pixel = 8,3 Megapixel pro Frame
|
||
30 fps = Standard, Kino = 24 fps, Gaming = 60+ fps
|
||
Ohne Kompression: Unmöglich zu streamen oder speichern
|
||
-->
|
||
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||
---
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||
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||
# Container vs. Codec
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||
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||
**Container = Die Box**
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||
Verpackt Video, Audio, Untertitel, Metadaten
|
||
|
||
**Beispiele:** MP4, MKV, AVI, MOV
|
||
|
||
**Codec = Kompressionsalgorithmus**
|
||
Entscheidet, WIE Daten komprimiert werden
|
||
|
||
**Video-Codecs:** H.264, H.265, VP9, AV1
|
||
**Audio-Codecs:** AAC, MP3, Opus
|
||
|
||
<!--
|
||
Container ≠ Codec (häufiges Missverständnis!)
|
||
MP4 ist KEIN Codec, sondern Container
|
||
Schachtel-Analogie: Container = Karton, Codec = Inhalt
|
||
Ein MP4 kann H.264, H.265 oder AV1 enthalten
|
||
-->
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||
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||
---
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<!-- _header: '' -->
|
||
<!-- _footer: '' -->
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||
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||
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||
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||
<!--
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||
Diagramm: Container mit verschiedenen Streams
|
||
Video-Track (H.264)
|
||
Audio-Track (AAC)
|
||
Untertitel-Track (SRT)
|
||
Metadaten (Titel, Künstler, etc.)
|
||
-->
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||
|
||
---
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||
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||
# Video-Kompression: Drei Prinzipien
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||
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||
**1. Spatial Compression (Intra-Frame)**
|
||
Jedes Bild einzeln (wie JPEG)
|
||
→ I-Frames
|
||
|
||
**2. Temporal Compression (Inter-Frame)**
|
||
Nur Änderungen zwischen Bildern
|
||
→ P-Frames, B-Frames
|
||
|
||
**3. Motion Compensation**
|
||
"Ball bewegt sich von A nach B"
|
||
|
||
<!--
|
||
Spatial: Innerhalb eines Bildes (JPEG-ähnlich)
|
||
Temporal: Zwischen Bildern (zeitliche Redundanz)
|
||
Motion Compensation: Intelligente Vorhersage
|
||
→ 90%+ Effizienz durch temporale Kompression
|
||
-->
|
||
|
||
---
|
||
|
||
# I-Frames, P-Frames, B-Frames
|
||
|
||
**I-Frame (Intra):**
|
||
Vollständiges Bild (wie JPEG)
|
||
Groß, aber unabhängig
|
||
|
||
**P-Frame (Predicted):**
|
||
Referenziert vorherige Frames
|
||
Viel kleiner
|
||
|
||
**B-Frame (Bi-directional):**
|
||
Referenziert vorherige UND zukünftige Frames
|
||
Am effizientesten
|
||
|
||
**GOP:** I - B - B - P - B - B - P - B - B - I
|
||
|
||
<!--
|
||
GOP = Group of Pictures (typisch 12-15 Frames)
|
||
I-Frame: Alle 1-2 Sekunden nötig (für Seeking)
|
||
P-Frame: "Pixel X bewegt sich 5px rechts"
|
||
B-Frame: Komplex, aber beste Kompression
|
||
Wenn du vorspulst: Sucht nach nächstem I-Frame
|
||
-->
|
||
|
||
---
|
||
|
||
<!-- _header: '' -->
|
||
<!-- _footer: '' -->
|
||
|
||
|
||
|
||
<!--
|
||
Visualisierung: I/P/B-Frame-Abhängigkeiten
|
||
Pfeile zeigen Referenzen
|
||
I-Frame = Anker, P/B-Frames hängen dran
|
||
-->
|
||
|
||
---
|
||
|
||
# H.264: Der König
|
||
|
||
**H.264 / AVC (2003)**
|
||
|
||
**Warum dominant?**
|
||
✓ Exzellente Kompression (100:1 möglich)
|
||
✓ Hardware-Support (jedes Gerät seit ~2010)
|
||
✓ YouTube, Netflix, Blu-ray – alles H.264
|
||
|
||
**Features:**
|
||
- Variable Block-Größen (16×16 bis 4×4)
|
||
- Deblocking-Filter
|
||
- CABAC-Coding
|
||
|
||
<!--
|
||
AVC = Advanced Video Coding
|
||
MPEG-4 Part 10 = H.264 (gleicher Standard)
|
||
Revolutionierte Video-Streaming
|
||
Hardware-Decoder in CPUs/GPUs → Batterie-schonend
|
||
CABAC = Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding
|
||
-->
|
||
|
||
---
|
||
|
||
# Das Patent-Problem
|
||
|
||
**H.264 ist NICHT frei!**
|
||
|
||
**MPEG-LA (Patent Pool):**
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- 2.000+ Patente von ~30 Unternehmen
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- Apple, Microsoft, Sony, Panasonic...
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**Lizenzgebühren:**
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- Hardware-Decoder: $0,20/Einheit
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- Content-Distribution: Kostenlos für "Internet Broadcast"
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**Problem:** Open-Source-Projekte in Grauzone
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MPEG-LA = Licensing Authority
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Firefox weigerte sich lange, H.264 zu supporten (Patent-Gründe)
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Chromium musste extern linken
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Patent-Pool: Firmen teilen Patente, gemeinsame Lizenzierung
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"Free to View" Klausel: YouTube etc. kostenlos
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# H.265 / HEVC
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**H.265 (2013):**
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50% bessere Kompression als H.264
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**ABER:** Patent-Desaster
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**Drei (!) konkurrierende Patent-Pools:**
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- MPEG-LA
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- HEVC Advance
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- Velos Media
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→ Viele bleiben bei H.264 oder suchen Alternativen
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HEVC = High Efficiency Video Coding
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Technisch überlegen, aber juristisch Albtraum
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Apple nutzt HEVC (iPhone-Videos)
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Netflix zögert wegen Lizenzkosten
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Fragmentierung verzögert Adoption
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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YouTube VP9-Logo
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Google's Patent-freie Alternative
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# VP9: Googles Antwort
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**VP9 (2013):**
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Entwickelt von Google (On2-Akquisition)
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**Eigenschaften:**
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✓ Ähnlich H.265-Kompression
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✓ KOSTENLOS, patent-frei (laut Google)
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✓ YouTube nutzt VP9 für 4K
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**Nachteile:**
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❌ Hardware-Support langsam
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❌ Höherer CPU-Aufwand
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❌ Nicht universell wie H.264
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On2 Technologies: Gekauft 2010 für $133M
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VP8 → VP9 → AV1 (Evolution)
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YouTube forciert VP9: 4K-Videos nur VP9/AV1
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Hardware-Decoder erst ab ~2016 (langsame Adoption)
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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AV1-Logo
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Alliance for Open Media
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# AV1: Die Open-Source-Revolution
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**AV1 (2018):**
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Alliance for Open Media: Google, Netflix, Amazon, Microsoft, Apple, Mozilla...
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**Ziel:** Patent-freier, moderner Codec
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**Features:**
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✓ 30% besser als H.265
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✓ Royalty-free, Open Source
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✓ 8K, HDR, hohe Frame-Rates
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**Stand 2025:**
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YouTube, Netflix nutzen AV1 für 4K/8K
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AOM = Alliance for Open Media (2015 gegründet)
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Alle Big-Tech-Player vereint (historisch!)
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"Fuck you" an Patent-Mafia
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Problem: Encoding SEHR langsam (10-100x vs. H.264)
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Hardware-Encoder kommen (ab 2020er-GPUs)
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# Adaptive Bitrate Streaming
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**Problem:** Internet-Geschwindigkeit variiert
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**Lösung:** Mehrere Qualitäten parallel
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**MPEG-DASH / HLS:**
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- 4K (20 Mbps)
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- 1080p (5 Mbps)
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- 720p (2,5 Mbps)
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- 480p (1 Mbps)
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- 240p (0,5 Mbps)
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Segmente: 2-10 Sekunden
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Player wählt dynamisch
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DASH = Dynamic Adaptive Streaming over HTTP
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HLS = HTTP Live Streaming (Apple)
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Beide ähnlich, aber inkompatibel
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Manifest-Datei: Liste aller Qualitäten
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Player misst Bandbreite, wechselt live
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||
→ Warum Netflix plötzlich pixelig wird
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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Visualisierung: Qualitätswechsel während Playback
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Bandbreite schwankt → Player reagiert
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# Container im Detail
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**MP4:**
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- Standard für Web, Mobile
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- H.264, H.265, AV1
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- DRM-fähig
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**MKV (Matroska):**
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- Open Source, extrem flexibel
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- Beliebig viele Audio-/Untertitel-Spuren
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- Fast jeden Codec
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**WebM:**
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- Google, Web-optimiert
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- Nur VP9/AV1 + Opus/Vorbis
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MP4 = MPEG-4 Part 14 (ISO-Standard)
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Matroska = Russisch: Matrjoschka (Puppen ineinander)
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WebM = Subset von Matroska (HTML5-Video)
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MKV vs. MP4: Offenheit vs. Kompatibilität
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# Hands-On: Video analysieren
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**Aufgabe (40 Min):**
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**Tool:** FFmpeg (CLI) oder HandBrake (GUI)
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1. Download: CC-Video (Big Buck Bunny, ~1 Min)
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2. Analysiere: `ffmpeg -i video.mp4` oder MediaInfo
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3. Notiere: Container, Codec, Bitrate, Auflösung
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4. Konvertiere:
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- H.264, 1080p, 5 Mbps
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- H.265, 1080p, 2,5 Mbps
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5. Vergleiche: Größen, Encoding-Zeit, Qualität
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Big Buck Bunny: Open-Source-Film (Blender Foundation)
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FFmpeg: Swiss Army Knife für Video
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HandBrake: GUI für FFmpeg (einfacher)
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MediaInfo: Detaillierte Datei-Analyse
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Encoding-Zeit: H.265 deutlich langsamer als H.264
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# Fleißaufgabe bis nächste Woche
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**Nimm kurzes Video (eigenes oder CC, max. 1 Min)**
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1. Analysiere: Container, Codecs, Bitrate
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2. Konvertiere: H.264 + H.265 (gleiche Qualität)
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3. Vergleiche: Dateigrößen, Encoding-Zeiten, visueller Unterschied?
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**Bonus:** AV1-Encoding (Warnung: SEHR langsam!)
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<!--
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MediaInfo oder ffprobe für Analyse
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HandBrake für Konvertierung
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Keine Abgabe, nur zum Ausprobieren
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<!-- _class: lead -->
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# Fragen & Diskussion
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**Kontakt:** mail@librete.ch
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**Folien:** Online verfügbar unter https://librete.ch/hdm/223015b
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# Lizenz & Attribution
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Diese Präsentation ist lizenziert unter **Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)**
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- Erlaubt Teilen & Anpassen mit Namensnennung
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- Adaptionen müssen unter gleicher Lizenz geteilt werden
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Vollständige Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
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