Stephen Wilhite在上世纪80年代受雇于Compu Serve，而后从事于GIF格式的开发工作。Stephen Wilhite大概在2000年前后退休了，随后他把时间花在旅行、露营、以及在地下室摆弄火车模型上。

GIF长期以来还有一个争论点，就是如何正确发音，世界不同地方的人都有各种的读法。Stephen Wilhite曾在2013年接受采访的时候表示，即便是《牛津英语词典》里面收录的两种发音都是错的，正确的读法应该是“jif”。事实上，在CompuServe的图形程序CompuShow的文档里一直如此。

Stephen Wilhite的妻子Kathaleen表示，创建GIF是Stephen Wilhite最自豪的事情，当时Stephen Wilhite是在家里开发的。

Gfycat为此推出了三种与机器学习有关的GIF动图解决方案，第一个是Project Angora，主要用于收集互联网上可用作GIF的短视频资源，很大一部分是来自Youtube，Gfycat将这些视频片段转换成高分辨率的GIF动图，目前Gfycat可以每日上传15000张GIF到平台和制作200万张高质量GIF。

第二个是Project Maru，这个主要是利用人脸识别技术，在GIF动图中标注人物的名字，主要是一些名人的信息，现在系统经过大数据的训练后，已分辨出多种不同类型的人脸，Gfycat表示由于图片识别技术无法识别数量多的人物，所以他们用的技术是基于视频的。

Gfycat第三个方案为Porject Felix更先进，可以帮助在GIF中获得更好的文字阅读性，动图中往往有一些原信息无法被展示出来，例如一些出自电影片段的原台词，Gfycat用到统计学来判断GIF中文字出现的位置，然后处理成二进制图片放到视觉人物识别系统中进行匹配出文字。

由此看来，这些project将改变GIF画质和信息传递的表现。有趣的是，外媒The Verge指出Gfycat这些项目的名字都是来自猫科动物，因为他们很喜欢猫，所以公司名字都有个cat，希望之后这家猫公司可以真的利用到AI机器学习，让GIF也进入高清时代吧。

在新版微信中，gif动图的保存于发送与旧版图片的操作方式基本相同，唯一的却别应该就是gif动图可以长按添加到表情中了，可惜的是表情包中最多只能支持150个表情存储，幸好gif动图可以存至本地，不必收到数量的限制。

有一点值得注意的是，当收到的gif动图不超过1M时，微信端会自动播放；当收到的gif动图大于1M且不超过5M时，收到的gif动图需要点击之后才会播放；大于5M的gif动图暂时不能再微信上使用。

现在微信上多了这个小功能，小伙伴们是不是可以更愉快的聊天了呢？