Komprimierungsqualität, belegt durch offene Daten
Jede Version wird automatisch gegen erstklassige Open-Source-Stacks getestet. Wir veröffentlichen die Zahlen zu Größe und wahrnehmbarer Qualität.
Aktueller PNG-Benchmark
Ausgeführt am 2026-06-27 gegen libimagequant (die Paletten-Quantisierungs-Engine, die TinyPNG verwendet), auf einem Kern-Testset aus 37 Bildern.
Nach Kategorie (vs libimagequant)
| Kategorie | Bilder | MiniPic | Referenz | Rel. Größe | SSIM |
|---|---|---|---|---|---|
| UI-Screenshots | 12 | 72,5 % | 62,1 % | 72,4 % | 0,9986 |
| Illustrationen | 10 | 75,8 % | 64,6 % | 75,4 % | 1,0000 |
| Icons | 10 | 78,4 % | 72,9 % | 81,0 % | 0,9892 |
| Pixel-Art | 5 | 76,7 % | 68,3 % | 73,3 % | 1,0000 |
Qualitätsgarantien
Jedes PNG in diesem Lauf erreicht ein SSIM auf oder über dem Niveau der Kontrollgruppe und ist dabei kleiner. Der Banding-Index sowie die Invarianten für Alphakanal und ICC-Farbprofil bestehen allesamt.
JPEG-Benchmark folgt in Kürze
Wir finalisieren den JPEG-Arbeitspunkt und veröffentlichen seine vollständigen Vergleichsdaten zusammen mit PNG.
Methodik
Unser Testset umfasst UI-Screenshots, Illustrationen, Icons, Pixel-Art, Design-Assets mit Alphakanal und Fotos – alle programmatisch aus unseren eigenen Seeds erzeugt (reproduzierbar, keine Assets von Dritten, kein Lizenzrisiko). Die Kontrollgruppe ist libimagequant – dieselbe Paletten-Quantisierungs-Engine, die hinter TinyPNG steckt – ausgeführt über sharp unter denselben Vorgaben. Das veröffentlichte PNG-Aggregat umfasst das Kernset aus UI / Illustration / Icon / Pixel-Art.
- Größe: Ausgabe-Bytes unter derselben Vorgabe (kleiner ist besser ↓)
- Qualität: chroma-sensitives SSIM (höher ist besser ↑), gestützt durch einen Banding-Index und ein Tiefpass-Chroma-ΔE
- Harte Invarianten: Alphakanal und ICC-Farbprofil müssen Byte für Byte erhalten bleiben
Rohdaten
Vollständigen Bericht herunterladen (JSON)
Reproduzieren
Jede Zahl lässt sich mit dem offenen Benchmark-Skript reproduzieren:
node bench/run.mjsTestumgebung: 12th Gen Intel(R) Core(TM) i9-12900T · 24× · Node v22.22.0 · sharp 0.35.0 · imagequant 2.4.1