Ergebnisse · Stand 13.10.2026

Was gemessen, bestätigt oder widerlegt wurde

Nur Zahlen, die an echten kodierten Dateien gemessen wurden, gegen Konkurrenz in ihrer stärksten sinnvollen Einstellung. Was sich nicht bestätigt hat, gehört zur Bilanz und bleibt hier stehen.

−4,0 %kleiner als AVIF, Kodak-24 (Intervall −6,1 bis −1,6)
−7,0 %kleiner als AVIF, CLIC-14 (Intervall −10,7 bis −3,3)
−15,4 %kleiner als VVC (medium), CLIC-14
−1,3 %gegen VVC (slower): Gleichstand

Vergleich gegen etablierte Codecs

BD-Rate über die volle Rate-Distortion-Kurve (fünf Modellstufen), Qualität in PSNR, echte Bitstrom-Bytes, 95-%-Bootstrap-Konfidenzintervalle. Negativ heißt: KARC braucht für dieselbe Qualität weniger Bytes.

BD-Rate von KARC gegenüber klassischen Verfahren

Gegner (Einstellung) Kodak-24 CLIC-14 (nie im Training)
JPEG (libjpeg, optimiert) −61,5 % –
JPEG XL (effort 9) −46,3 % –
WebP (method 6) −39,8 % –
JPEG 2000 (9/7-Wavelet + Farbtransformation) −36,6 % –
VVC (preset medium) – −15,4 %
AVIF (libaom, 4:4:4, cpu-used 0) −4,0 %, 18 von 24 Fotos −7,0 %, 12 von 14 Fotos
VVC (preset slower) −1,3 %, Gleichstand –

Bilder statt Zahlen

Bei exakt gleicher Byte-Zahl, je Foto ein Punkt. Gemessen am 13.10.2026 mit den korrigierten Einstellungen.

PSNR-Vorsprung von KARC je Foto bei gleicher Byte-Zahl

Gegen neuronale Forschungscodecs

Seit September 2026 gemessen: KARC gegen veröffentlichte Ergebnisse anderer neuronaler Codecs auf Kodak-24.

KARC gegen neuronale Forschungscodecs

KARC schlägt die Generation 2018/19 (Hyperprior-Modelle, BPG) klar, liegt knapp hinter den Modellen von 2020 und klar hinter ELIC 2022 (+15,6 %) sowie dem VVC-Referenzencoder VTM (+7,5 %). Die frühere Aussage „etwa VVC-Niveau“ ist damit zurückgezogen. → Literatur-Einordnung

Wo die Grenzen liegen

Was nicht trägt

Die auf Wahrnehmung (MS-SSIM) trainierte zweite Modellfamilie schlägt AVIF auf Kodak deutlich, auf dem unabhängigen Testsatz aber nicht (+21,6 %, 1 von 14 Fotos). Ein eigener, für MS-SSIM fair eingestellter AVIF-Vergleich fehlt noch. → MS-SSIM-Familie

Die überarbeitete Modellgeneration („Nextgen“) liegt nach Behebung eines Kodierfehlers immer noch +5,7 % hinter der bestehenden. Ausgeschlossen sind Trainingslänge, Trainingsdaten, Gewichtsmittelung und Lernrate; offen ist die Modellkapazität.

Insgesamt wurden Dutzende Ansätze gebaut, vermessen und wieder verworfen, in mehreren Forschungsrunden ohne Durchbruch bei der Bitrate. Der Vorsprung stammt aus einem sauber gebauten Kern, nicht aus einem einzelnen Kniff.

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