Grafiken sind keine Fotos: wo verlustfrei gewinnt

„Alles zu AVIF konvertieren" ist ein guter Rat für Fotografien und im Stillen ein schlechter Rat für alles andere. Ein Screenshot, ein Logo, ein Diagramm, ein UI-Mockup, eine Strichzeichnung – das sind Grafiken, keine Fotos, und die verlustbehafteten Codecs, die AVIF und JPEG bei Fotos so gut machen, sind für sie das falsche Werkzeug.

Warum verlustbehaftete Codecs bei Grafiken versagen

JPEG, verlustbehaftetes WebP und AVIF sind für Fotografien gebaut: weiche Verläufe, natürliche Textur, keine harten Kanten. Sie funktionieren, indem sie hochfrequente Details verwerfen, die das Auge in einem Foto nicht vermisst. Richtet man sie auf eine Grafik, wendet sich dieselbe Maschinerie gegen einen:

• Ringing an harten Kanten. Text und Icons bestehen aus nichts als harten Kanten. Verlustbehaftete Transformationen schmieren einen Halo aus „Mosquito Noise" um jeden Buchstaben – das Artefakt, für das JPEG seit den 1990ern bekannt ist, und das an harten Kanten auch in modernen Codecs überlebt.
• Banding bei flächigen Farben. Eine glatte Füllung oder ein sauberer Verlauf ist genau das, was blockbasierte Quantisierung in sichtbare Stufen posterisiert.
• Man zahlt fürs Verwischen, dann noch einmal. Um diese Artefakte zu verstecken, treibt man die Qualität hoch, und ein verlustbehafteter Codec, der bei einer Grafik zu Near-Lossless gezwungen wird, ist oft größer als ein zweckgebauter verlustfreier – und trotzdem nicht exakt.

Eine Grafik hat wenige Farben und harte Struktur. Der richtige Weg ist, sie exakt zu halten und die Redundanz zu komprimieren, statt Details wegzuwerfen.

Die Zahlen, an echten Grafiken

Wir haben das Grafik-Set aus unserem Benchmark – 213 echte Grafiken (Logos, Diagramme, UI, flächige Farbgrafik) – durch die dafür gebauten Tools laufen lassen und die Ersparnis gegenüber dem Original-PNG gemessen:

Verlustfreies WebP halbiert diese Grafiken ungefähr, und jedes Pixel bleibt identisch. oxipng optimiert das PNG selbst neu, ohne Formatwechsel – überall sicher. pngquant geht am weitesten, indem es die Palette reduziert; bei flächiger Farbgrafik ist das Ergebnis visuell nicht zu unterscheiden, bei einem Foto wäre es eine Katastrophe. Und genau das ist der Punkt: Das Tool muss zum Inhalt passen.

Die Regel: erst klassifizieren, dann komprimieren

Der Fehler liegt nicht darin, WebP oder PNG zu wählen. Er liegt darin, einen Codec für alles zu wählen. Eine Pipeline, die Web-Bilder gut ausliefert, muss jedes Asset ansehen und entscheiden, was es ist, bevor sie entscheidet, wie es komprimiert wird:

• Fotografie → verlustbehaftetes AVIF/WebP, Qualität ausgerichtet auf einen wahrnehmungsbasierten Wert (siehe unsere Zahlen zu AVIF vs. WebP vs. JPEG).
• Grafik mit fotografischem Bereich (ein Screenshot eines Fotos) → der verlustbehaftete Weg kann trotzdem gewinnen.
• Flächige Farbgrafik, Logo, Diagramm, Strichzeichnung → verlustfrei, und in einem Format bleiben, das die Grafik tatsächlich braucht.

Genau das macht Patu: Es klassifiziert jedes Bild und leitet es entsprechend weiter. Eine Grafik bleibt verlustfrei – exakt neu encodiert, nicht in ein verlustbehaftetes Format verwischt, das gleichzeitig größer und schlechter ist. Ein Foto bekommt die qualitätsgesteuerte verlustbehaftete Suche. Derselbe Endpunkt, entgegengesetzte Behandlung, weil es entgegengesetzte Probleme sind.

Der Rat aus der Überschrift bleibt gültig, mit einem hinzugefügten Wort: Konvertiere deine Fotos zu AVIF. Konvertiere deine Grafiken in die kleinste verlustfreie Form. Beide durch dieselbe Leitung zu schicken, ist der Weg zu verwaschenen Logos und schwereren Dateien zugleich.

Methode und Daten: das Patu-Benchmark-Testsystem über die Grafik-Kategorie (213 echte Grafiken); die Ersparnisse sind die Median-Reduktion gegenüber dem Original-PNG, pro Tool. oxipng und verlustfreies WebP sind bytegenau; pngquant ist verlustbehaftete Palettenreduktion, bei flächigem Inhalt nahezu exakt.