所有可以减小包体积的方式

在WWDC中，Apple 提供了多种方法来减小包体积，特别是在机器学习模型和3D资产的优化方面。以下是一些关键技术：

模型压缩：
- Palletization：通过将相似的权重值聚类并使用查找表来表示这些聚类中心，从而压缩模型大小。
- Quantization：将浮点权重值线性映射到整数范围，并使用量化参数将整数映射回浮点。
- Pruning：通过将权重矩阵中的最小值设为零，仅存储非零值和位掩码来实现稀疏表示。
- Sparse Palletization and Quantization：结合稀疏性和其他压缩技术以进一步减小模型大小。
3D资产优化：
- Texture Packing：将多个灰度纹理数据合并到一个更大的文件中，通过利用颜色纹理的不同通道来减少纹理文件的总大小。
- Adaptive Polygon Reduction：根据可能的视点减少多边形数量，从而简化场景复杂性。
- Baking Textures：将高分辨率纹理烘焙到低多边形网格上，以减少纹理文件大小。

这些技术可以显著减少应用程序的包体积，同时保持性能和视觉质量。有关详细信息，您可以查看以下相关的WWDC会话：