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SplatHash：二次插值解码的紧凑低计算图像占位符

SplatHash使用高斯溅射与岭回归，将图像压缩至16字节，提供32×32模糊预览，解码0.067ms，优于BlurHash/ThumbHash。

在 Web 应用中，图像加载是常见瓶颈，尤其是移动端或低带宽场景。传统低分辨率缩略图体积大、加载慢，而 BlurHash 和 ThumbHash 等哈希技术虽巧妙地将图像编码为紧凑字符串，但解码计算量仍较高，且体积不固定。SplatHash 作为新兴轻量级方案，以固定 16 字节（22 字符 base64url）编码任意图像，解码生成 32×32 模糊预览，仅需 0.067ms，远快于 ThumbHash 的 0.50ms 和 BlurHash 的 6.55ms。这得益于其局部高斯溅射表示和二次插值加速解码机制。

SplatHash 的核心创新在于使用背景色加 6 个高斯溅射（splat）来逼近图像低频结构：前 3 个重子（baryon）携带完整 Oklab 色彩，后 3 个轻子（lepton）专注亮度纹理。这种空间局部基函数不同于 BlurHash 的全局余弦波，避免了单一特征污染全图。编码过程先点采样下采样至 32×32 网格，量化均值背景色（16 位：L6bit/a5bit/b5bit），然后通过顺序匹配追踪（matching pursuit）在残差上贪婪搜索溅射位置与尺度（4 个 sigma 级别），最终岭回归（λ=0.001）全局优化权重，确保重叠溅射协同。解码则填充背景后逐像素叠加高斯贡献（零填充边界），Oklab 转 sRGB，支持 Alpha 通道，整个过程可通过二次插值表加速高斯计算，降低浮点开销。

性能证据显而易见：在 Intel i5-9300H 上，SplatHash 解码分配仅 7 对象，远低于 ThumbHash 的 1168；编码虽 3.53ms 稍慢（上传时一次性），但解码优先原则下完美契合 Web 场景。“解码在每页每用户运行，编码仅上传时一次”—— 作者在 Hacker News Show HN 帖子中强调。[1] 比较图显示，SplatHash 预览保留更多局部细节，如天空渐变与前景物体轮廓，而体积固定无变长开销，可存为 128 位整数，便于数据库索引。

工程落地时，优先 TypeScript 包npm i splathash-ts，API 简洁：

import { encode, decode } from 'splathash-ts';

// 编码（服务端Node/Go）
const hash = encode(imageBuffer); // 返回22-char string

// 解码（浏览器）
const preview = decode(hash); // Uint8Array RGBA 32x32x4

Web 集成清单：

  1. 存储：哈希存 VARCHAR (22) 或 BINARY (16)，索引加速查询。无效哈希 fallback 均值色块。

  2. 渲染：Canvas 32x32 绘制，ImageBitmap 加速；CSS image-rendering: pixelated; filter: blur(0.5px); 柔化边缘。高 DPI：canvas.width=64; ctx.scale(2,2); 上采样。

  3. 参数调优：

    • 解码超时：0.1ms 阈值，超则灰色占位。
    • Sigma 表：[0.12, 0.20, 0.28, 0.35]（单位 32 网格），匹配最近。
    • Ridge λ=0.001 固定，无需调；若自定义，监控 MSE<0.05。
    • 输入预处理：JPEG/PNG/WEBP 均支持，推荐 sRGB 线性化前裁剪正方形。

  4. 监控点：

    指标 阈值 回滚
    解码时间 <0.1ms 纯色块
    预览 PSNR >20dB ThumbHash
    哈希有效率 >99% 编码重试

  5. 边缘 case：纯色图溅射退化为零权重；高噪图 Lepton 捕捉纹理。移动端 Safari 解码 < 0.05ms，受益 LUT 表（cbrt/linToSrgb 1024-entry）避免 math.pow 浮点变异。

与 BlurHash 比较，SplatHash 弦长 22 固定 vs 27-30 变长，无需配置组件数；ThumbHash 虽支持 Alpha 但 25-37 字节更重。跨语言位相同（Go ref 验证 TS/Py），便于全栈。风险有限：32x32 分辨率仅低频，细节丢失正常（占位符定位）；计算峰值低，弱设备友好。

实际部署如电商列表页，每图节省～1KB 带宽，LCP 提速 20%。参数清单确保可复现：位打包 MSB-first，量化 round-half-up floor(norm*steps+0.5)。未来可扩展溅射数至 8（~20 字节），但当前 16 字节甜点完美平衡体积 / 质量。

资料来源： [1] https://github.com/junevm/SplatHash “Go benchmarks 显示解码 0.067ms。” [2] https://news.ycombinator.com/item?id=47193832 [3] https://junevm.github.io/splathash/

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