апскейл видео что это
Upscale: что это такое и где применяется
Авторизуйтесь
Upscale: что это такое и где применяется
Директор по технологии IVI
Технологии не стоят на месте. Ещё 20 лет назад контент в HD-качестве был пределом наших мечтаний. А сегодня телевизор с поддержкой 4K — норма. Но что делать с фильмами и сериалами, снятыми в прошлом столетии? Разбираемся, как улучшают качество изображения, с какими трудностями сталкиваются и к каким результатам приходят.
Что такое upscale?
Upscale — это перевод видео из меньшего разрешения в большее: из HD — в Full HD, из Full HD — в Ultra HD и так далее. Это ремастеринг (то есть обработка и улучшение) картинки кадр за кадром. Вручную провести его невозможно, поэтому процессом руководят алгоритмы, в том числе нейросети.
Сейчас есть ряд моделей, которые могут быстро улучшить качество изображения. Данными для их обучения служат уже существующие 4K-фильмы. Специалисты берут видеофрагмент нужного разрешения (допустим, 4K) и снижают его качество до 1080р. А затем на большом датасете из таких пар — истинные 4K и 1080р — модель учится менять разрешение кадра.
В IVI upscale работает в рамках собственной системы подготовки контента к стримингу. Она написана на Python, первая её версия появилась ещё в 2009 году и с тех пор регулярно обновляется. Её задача — получить видеофайл и преобразовать его в разные форматы, доступные на всех типах устройств, которые поддерживает IVI.
Все, что связано с кодированием, в системе находится в docker-контейнерах. Это позволяет избежать сложностей с настройкой инфраструктуры, сборкой FFmpeg, версиями. В системе есть API, админка для разработчиков, админка для операторов кодирования, управление контейнерами и оркестрация.
Чтобы преобразовать видео в другой формат, сначала проверяют битрейт, пропорции, количество кадров в секунду, звуковые дорожки и другие параметры оригинала, который прислал правообладатель. Потом происходит кодирование оригинала в нужный битрейт, упаковка в нужный контейнер (иногда с шифрованием), отправка на origin-сервер, контроль качества и запуск контента на всех платформах, которые поддерживает IVI.
В эту систему входит и модуль upscale. Он написан на Python, модель обучалась на 30 000 изображений. На его разработку ушло полгода, но ещё больше — на предварительные исследования и метания. Сейчас этот модуль работает так: оператор создаёт новую задачу на кодирование, выбирает тип преобразования и запускает отдельный контейнер, внутри которого выполняется процедура upscale. Файлы-результаты загружаются на специальные серверы для хранения оригиналов, откуда через CDN они становятся доступны пользователям.
Сложности upscale
Как и у любой технологии, у upscale есть свои ограничения.
Например, из видео хорошего качества с разрешением 1080р можно восстановить 4K. Сложности возникают на этапе ремастеринга более старых фильмов — производства 90-х годов и раньше. Особенно тяжело работать с картинами, снятыми на плохую пленку и впоследствии оцифрованными. Это связано с тем, что любой дефект — будь то пятно, волос или блик — в «искусственном» 4K будет гиперболизирован за счёт особенностей обучения модели.
Так появляется необходимость искать дефекты и избавляться от них. Существуют алгоритмы поиска и классификации дефектов и последующей их ликвидации. Один из методов обучения моделей по ликвидации дефектов — подход, используемый для обучения моделей upscale. На изображения без дефектов наносятся дефекты. Затем пары (изображение с дефектом, изображение без него) используются для обучения.
К сожалению, полностью автоматизировать данный процесс ещё не получилось, поэтому пока что его результаты модерируют люди.
Можно ли отличить истинный 4K от upscale?
Не так давно в IVI проводили слепое тестирование, чтобы проверить, смогут ли зрители отличить видео в оригинальном 4К от видео, которое прошло upscale до 4К. Взяли видео в изначальном 4K, ухудшили его качество до 1080р, а потом провели upscale и повысили качество снова до 4K. Показали оба варианта выборке в 300 человек.
В результате исследования истинный 4K смогли определить только люди, которые профессионально занимаются монтажом, графикой и операторской деятельностью. Остальные зрители поделились ровно пополам: кому-то понравился исходник, кому-то — upscale. При этом абсолютное большинство поставили высокую оценку качеству обоих видео (от 93 до 95 из 100) и сказали, что не заметили в анализируемых роликах никаких графических помех или шумов. С помощью этого эксперимента мы убедились, что алгоритмы, которыми мы пользуемся, работают качественно.
Все ли фильмы можно апскейлить?
В теории, конечно, можно всё. Но это попросту не имеет смысла: дорого и долго. Фильмы, которые проходят upscale, тщательно отбирают. Обычно это популярные, зрелищные кинокартины с экшен-сценами.
Апскейл: изгой или панацея?
Замкнутый круг
На протяжении последних 2-3 лет недостаток предложения 4K-контента эксперты называли одной из главных причин, тормозящих распространение UHD в индустрии. «Одна из важных проблем развития формата — отсутствие широкого контентного предложения в 4K. Появились устройства, позволяющие смотреть контент в лучшем на данный момент качестве; появляется спрос со стороны пользователей, но уже после возвращения домой с новым телевизором, поддерживающим 4K, пользователь сталкивается с ограничением в контентном предложении», — говорила «Теле-Спутнику» директор по развитию бизнеса, партнерств и платной модели ivi Ирина Грандель, и эта констатация стала своего рода рыночной константой: время идет, а ситуация практически не меняется.
Так, по данным LG Electronics, приведенным в ходе форума CSTB-2019, на российских онлайн-платформах представлено в общей сложности около 400 фильмов и сериалов в UHD на русском языке, часть из них — с поддержкой HDR. В библиотеках онлайн-платформ количество таких единиц контента меньше: по информации генерального директора «Megogo Россия» Виктора Чеканова, в каталоге сервиса их около 300, при том что перечень Full-HD-контента насчитывает более 6,9 тыс. наименований. В онлайн-кинотеатре ivi зрителям доступно более 200 единиц контента в 4K (всего на платформе более 62 тыс. единиц контента).
С учетом малого объема предложения получается замкнутый круг: массовый потребитель не готов платить за 4К-телеканалы и отдельные тайтлы, сетуя на малый объем доступного в этом формате контента, а вещатели и дистрибьюторы отказываются его закупать, объясняя это низким спросом, тогда как производители, технологически готовые к переходу на производство в 4К и даже выпускающие соответствующие релизы, не находят возможности его реализовать из-за малого спроса со стороны операторов и вещателей.
Оптимистично настроенные игроки рынка говорят, что замкнутый круг исчезнет сам собой с течением времени. «Производители техники уже выпускают достаточное количество телевизоров 4К, теперь студиям нужно больше снимать фильмов в этом качестве, и тем самым произойдет снижение цены на контент. Телеканалы тоже подтянутся с переходом на новый формат, ну а крупнейшие видеосервисы объединят все достижения индустрии и предложат их зрителям в максимально удобной форме», — прогнозирует Виктор Чеканов. С другой стороны, подобные заявления звучат давно, а явных улучшений не происходит, что укрепляет скептиков в их сомнениях относительно перспектив UHD-индустрии.
Один из возможных путей выхода — апскейл (масштабирование изображения до более высокого разрешения) Full-HD-каталогов, а также оперативное повышение разрешения до 4К новых релизов, по-прежнему выходящих в HD. Правда, говоря об апскейле, необходимо разделять его разновидности, поскольку они обеспечивают различное качество изображения на выходе и, соответственно, могут удовлетворять разные категории потребителей. В ivi говорят, что примерно половина из UHD-каталога видеосервиса — нативная (изначально снята в формате 4K), из чего следует, что оставшаяся половина получена за счет апскейла. «Это не просто автоматическая кодировка: мы обрабатываем каждую единицу контента вручную, зачищая артефакты и настраивая цветопередачу. Мы стараемся дать пользователям с устройствами, позволяющими проигрывать 4K, больше такого контента», — описывает Ирина Грандель используемый ivi так называемый студийный апскейл. В ivi считают, что пользователям «все равно — нативный 4К или не нативный».
Говоря об апскейле, необходимо разделять его разновидности, поскольку они обеспечивают различное качество изображения на выходе и, соответственно, могут удовлетворять разные категории потребителей.
Главный инженер Ciena в России и СНГ Евгений Савельев соглашается, что большинству людей полученного таким образом качества картинки будет достаточно. Он уточняет, что апскейл можно делать и другим способом — в потоке, на лету, например, на устройстве агрегации. Наконец, можно масштабировать экранное разрешение и на самом телевизоре: сами вендоры считают эту функцию само собой разумеющейся, разрабатывая все новые алгоритмы программно-аппаратного апскейлинга не только до 4К, но и до 8К. Евгений Савельев замечает, что ни в каком виде апскейлинг не принимают энтузиасты и гурманы UHD, однако количество таких потребителей невелико. «Знаю нескольких таких людей. Их категорически не устраивает апскейлинг. Они хотят получить качество исходника. Прилагают для этого массу усилий. Энтузиасты 4K, которые способны уловить разницу между Full HD и UHD и получают от этого удовольствие, — это, как правило, люди с деньгами. Они готовы их тратить для того, чтобы получить это удовольствие», — поясняет главный инженер Ciena в России и СНГ.
Директор по маркетингу фиксированного бизнеса и ТВ МТС Наталья Братчикова называет апскейл в потоке «достаточно суррогатным способом легкого обмана пользователя за небольшие деньги». В то же время она говорит, что студийный апскейл может быть интересным, например, когда масштабируется какой-то объем программного материала телевизионной передачи, для того чтобы комбинировать его с нативными 4К-съемками. «Не весь объем контента снимается в 4К, но его можно монтировать бесшовными переходами с кадрами, подвергнутыми апскейлу», — поясняет Наталья Братчикова, оговариваясь, что на текущий момент она не встречала коммерческих решений для такого вида апскейла, возможно, потому, что «это сложно и дорого». У МТС есть опыт самостоятельного апскейла контента с разрешения его правообладателя, однако он не стал массовым, поскольку оператор исходит из того, что, повышая разрешение, невозможно получить уникальный контент, а простое улучшение качества оправдано далеко не всегда. Скажем, при спутниковых трансляциях занимается дополнительная транспондерная емкость с соответствующим увеличением затрат на трансляцию.
Не отвергают апскейл как таковой и в «Megogo Россия». «Мы за апскейл, но он должен быть очень качественным. Да, он у нас есть, но добавляем мы только те тайтлы, которые отвечают всем требованиям производителей телевизоров на соответствие 4К-формата. Апскейл до 4К может быть эффективным способом пополнения каталога при формировании собственного канала в 4К или подписки только с 4К-контентом», — комментирует Виктор Чеканов.
Снимать нельзя апскейлить
Большинство российских продюсеров до сих пор демонстрируют нежелание снимать фильмы и сериалы в 4К, вызывая такой позицией удивление Антона Артемьева, генерального директора компании Arspro, специализирующейся на производстве контента полного цикла, в том числе на постпродакшене. «Производство контента в 4К сегодня ничем не отличается от производства HD-контента. Небольшая разница — увеличение примерно на 10% затрат на рендеринг графики», — говорит Антон Артемьев, подчеркивая, что в Arspro эти дополнительные затраты в счет не включают, так что цена постпродакшена условной минуты 4К-контента в компании такая же, как и за минуту постпродакшена в HD.
Объясняет это глава продакшен-студии тем, что в РФ применяется совсем немного профессиональных цифровых съемочных кинокамер. «В основном используются камеры RED, матрицы которых давно снимают в 6К и даже в 8К. Поэтому я называю продюсеров жадинами: увеличение затрат для них при съемке в 4К выливается в дополнительные жесткие диски, необходимые из-за увеличения объема отснятого материала. Для сериала нужно дополнительно четыре жестких диска. Пусть они стоят по 10 тыс. рублей. Что, в бюджете сериала не выделить 40 тыс. рублей?» — недоумевает Антон Артемьев. Именно нежелание продюсеров снимать в 4К и делать постпродакшен нативного 4К-материала в новых проектах руководитель Arspro называет главной причиной нехватки UHD-контента. В то же время апскейл до 4К отснятого, смонтированного и отмастеренного в HD контента с этой точки зрения не вполне экономически обоснован: продюсер уже понес затраты на постпродакшен в HD, минута которого, повторимся, в том же Arspro не отличается по цене от постпродакшена в 4К, а ему предлагается нести затраты на условную единицу контента второй раз, при том что у продюсера совсем нет уверенности, что дополнительные затраты будут амортизированы при последующей продаже прав на показ.
Усугубляет проблему недостаточно высокая культура производства на съемочных площадках, на которую сетует глава Arspro: технические специалисты, обслуживающие камеры, выставляют на них настройки на свое усмотрение, не принимая во внимание условия, в которых будет вестись постпродакшен. Это касается, например, степени компрессии исходного материала, при том что экономия объема дисковых хранилищ в этом случае сомнительна. Антон Артемьев замечает, что съемочные команды ориентируются на технические требования телевизионных каналов, которые будут впоследствии показывать произведенный контент, в то время как возможности его показа не исчерпываются вещанием в традиционных средах.
Что нужно для качественного апскейла
Сам процесс качественного студийного апскейла глава Arspro сравнивает с реставрацией кинопленки. «При восстановлении кинопленки с каждым кадром вручную работают реставраторы. При обработке цифрового видео работают с каждым отдельно взятым шотом — мы используем этот термин из компьютерной графики. К примеру, в минутной сцене может быть 20 склеек, соответственно, цветокорректор работает с 20 шотами. Мы в буквальном смысле разрезаем фильм по шотам и проходимся по каждому из них», — объясняет суть студийного апскейла Антон Артемьев. Он признает, что корректировать шоты может и нейросеть, подобно тому, как это происходит при апскейле на лету в устройствах агрегации или в телевизорах. Однако даже специально обученная в течение как минимум двух лет нейросеть обеспечивает качество картинки в каждом шоте на 30% хуже, чем при ручной обработке, уверяют в Arspro. «Ручной апскейл гораздо лучше и качественней. Понятно, что вручную ничего не дорисуешь, как это пытается сделать нейросеть. Но за счет знаний в области цветокоррекции, понимания, как работает яркость и контрастность, можно добиться значительно лучшего результата, чем при коррекции на лету», — поясняет гендиректор Arspro. При ручной обработке используется два основных программных продукта для постпродакшена с десятью индустриальными плагинами и четырьмя собственными, написанными в компании. Для каждого шота выставляются индивидуальные настройки, учитывающие нюансы изображения, которые запоминаются, после чего начинается так называемый «выгон мастера» — рабочая станция или сервер, используемый для постпродакшена, вносит корректировки в исходный материал, фиксируя их в мастер-файле.
Важный этап постпродакшена как с апскейлом, так и с нативным 4К — чистка цифровых шумов, возникающих в самой съемочной камере или при компрессии. Исходный файл фильма длительностью 100 минут с шумами может занимать объем до 300 Гб, после чистки этот объем уменьшается до 250 Гб.
В среднем постпродакшен стоминутного фильма занимает неделю, большая часть которой уходит на работу с шотами и присваивание необходимых настроек. Антон Артемьев замечает, что работающие в постпродакшен-студиях колористы делятся на «творцов» и «технарей». Для постпродакшена больше подходят вторые: процесс обработки изображения понятный и довольно рутинный.
Говоря о технологиях аппаратного апскейла непосредственно в телевизорах как об альтернативе ручному студийному постпродакшену, глава Arspro настаивает, что первый способ убивает пластику изображения, что очень хорошо заметно на фильмовом и сериальном контенте. Но он признает, что эта функция вполне может использоваться при воспроизведении нехудожественного контента — например, при показе новостей или документальной хроники. Транслируемая в этом случае яркая контрастная картинка вещательного качества позволяет повышать разрешение изображения без видимой глазом деформации его структуры. «Когда на телевизоре с апскейлом показывают новости или документалистику, обычный зритель говорит, что все нормально. Как только включают художественный фильм, начинаются сравнения с кинотеатром и люди говорят, что там картинка была другая», — резюмирует глава продакшен-студии.
Подпишитесь на канал «Телеcпутника» в Telegram: перейдите по инвайт-ссылке или в поисковой строке мессенджера введите @telesputnik, затем выберите канал «ТелеСпутник» и нажмите кнопку +Join внизу экрана.
Подпишитесь на канал «Телеcпутника» в Telegram: перейдите по инвайт-ссылке или в поисковой строке мессенджера введите @telesputnik, затем выберите канал «ТелеСпутник» и нажмите кнопку +Join внизу экрана.
Обзор программного обеспечения для апскейлинга (улучшение разрешения) в кино/видео
Как ИИ меняет пост-продакшн? Один из способов — использовать машинное обучение для масштабирования видеоматериалов. Ниже посмотритм как с апскайлингом справляются различные программы на базе ИИ (AI).
Апскейлинг или «апрейзинг» — это то, что большинство монтажеров делают каждый день, не задумываясь об этом. Вставьте клип 720p на таймлайн HD 1080p, увеличьте его, чтобы заполнить экран. Проблема в том, что простое масштабирование клипа выглядит плохо, появляются различные артефакты (квадраты). Обычно это выглядит ужасно и мало кому нравится.
Проблема в том, что обычно в проекте используются разные разрешения клипов, особенно при работе с 4K. Возможно, у вас есть архивные кадры с более низким разрешением, или, может быть, однажды одна камера была настроена на неправильное разрешение. Может быть, вы работаете с HD и слышали, что есть преимущества в загрузке 4K на YouTube, и хотите упредить все это. Вопрос в том, можно ли сделать это качественнее, чем просто увеличение? Все NLE (программы монтажа) по умолчанию используют простое масштабирование — это не требует интенсивного использования процессора и поэтому не мешает вашему редактированию. Но когда дело доходит до реализации вашего проекта, какие есть варианты?
Улучшение, Улучшение
Голливуд годами имитировал эффект «увеличения и увеличения», который стал мемом для тех, кто в курсе.
На YouTube у таких людей, как Денис Ширяев, много подписчиков, они восстанавливают старые кадры с помощью различных инструментов, а не только апскейлинга. Его видео « Путешествие по Нью-Йорку в 1911 году » набрало 18 миллионов просмотров.
ИИ/AI для апскейлинга
Когда мы говорим об искусственном интеллекте, существует два типа искусственного интеллекта. Первый, называемый General AI (или AGI), представляет собой настоящий интеллект, подобный человеческому — подумайте о роботе, который действительно может думать самостоятельно. Второй — это узкий ИИ, также известный как машинное обучение, распознавание образов или нейронные сети. Именно это используется для поиска недостающих пикселей. Увеличение или уменьшение масштаба изображений и видеоклипов для воссоздания недостающих пикселей — задача, хорошо подходящая для машинного обучения. Это простая идея, хотя очевидно, что ее довольно сложно реализовать ( см. Этот блог, если вы мне не верите!) — для подачи в компьютерный алгоритм множества пар изображений или клипов — версий одного и того же объекта в низком и высоком разрешении, чтобы он мог узнать, как изображение в низком разрешении «должно» выглядеть при увеличении масштаба (и имейте в виду, что видео просто серия изображений). Как сказал Эрик Чан из Adobe в недавнем блоге о новой функции Enhance в Adobe Camera Raw: «Идея состоит в том, чтобы обучить компьютер, используя большой набор примеров фотографий. В частности, мы использовали миллионы пар фрагментов изображений с низким и высоким разрешением, чтобы компьютер мог понять, как увеличить размер изображений с низким разрешением ». Затем алгоритм учится заполнять недостающую информацию в предоставленных ему изображениях с низким разрешением на основе того, что он узнал, и таким образом добавляет реалистичные детали, которых никогда не было.
Тестирование
Я решил провести два типовых теста, сравнивая различные варианты друг с другом. Конечно, в идеале вы бы протестировали их на разных типах отснятого материала, и я бы посоветовал вам сделать это, если у вас будет время. Я сужу их на глаз и, конечно, это мое субъективное мнение. Различия незначительны, но, на мой взгляд, значительны. Я ищу, чтобы обработанный файл был как можно ближе к оригиналу — с минимальными артефактами, как можно более резким, но без цифровой резкости. Здесь видео и фотография расходятся — скриншоты из фильмов никогда не должны выглядеть столь же резкими, как фотография.
Тест 1 — 2х-кратное повышение разрешения от 1080p до 4K UHD
Я взял 10-секундный клип без оценки из недавней съемки, снятый в разрешении 4K UHD на Blackmagic Pocket 4K. Затем я экспортировал его в 1080p и увеличил масштаб этого клипа до 4K UHD с различными претендентами и смотрю на один кадр из этого клипа. Я использую Adobe Premiere для сопоставления клипов.
А вот точное 100% кадрирование по сравнению с оригиналом с простым 200% увеличением:
original vs simple 200% zoom
А вот таблица лидеров по качеству:
1. Adobe Camera Raw
Для меня новая функция Adobe Enhance в Adobe Camera Raw вышла на первое место в первом тесте, почти не отличимая от оригинала, но, безусловно, худшая с точки зрения рабочего процесса, поскольку она действительно предназначена для неподвижных изображений. Это рабочий процесс по принципу « сделай своего помощника », если он когда-либо существовал. Что бы это ни стоило, это включает в себя сначала экспорт клипа как последовательность изображений TIFF (ACR не может улучшить PNG), затем получение этих изображений в ACR через Bridge или Lightroom, а затем выбор всех из них на диафильме, удерживая option / alt (чтобы скрыть диалоговое окно), щелкнув изображение правой кнопкой мыши и выбрав «Улучшить» (как описано справа внизу блога)), который создает сверхмасштабированную последовательность DNG. Затем пакетное преобразование этого в последовательность TIFF или PNG и пакетное переименование, чтобы в конце были числа, чтобы его можно было правильно импортировать в Premiere. Очень немногие люди будут иметь такое время, но технология захватывающая.
2. Topaz Video Enhance AI
Второе место занимает Topaz Video Enhance AI. В этом двукратном тесте я обнаружил, что Artemis High Quality работает лучше всего. Я обнаружил, что при загрузке видеоклипа он не соответствовал цвету в клипе (не для начала), тогда как с последовательностью изображений это было нормально. Кроме того, это очень и очень медленная работа с аппаратным обеспечением. Он имеет возможность подмешивать небольшое количество зернистости пленки, что хорошо работает.
3. Pixop
На третьем месте был Pixop — на мой взгляд, немного ниже по качеству от Topaz. Однако это модель оплаты по факту использования, и обработка данных выполняется в облаке — и то, и другое подойдет некоторым людям лучше.
4. Topaz Gigapixel AI.
Я поставил Gigapixel AI Topaz (который предназначен для фотографий) на четвертое место просто потому, что я считаю его слишком резким, и я не видел способа отключить его в программном обеспечении, хотя это может измениться в будущих версиях. Я видел, как некоторые люди использовали это для хорошего эффекта с видео.
5. Алхимик (Alchemist)
На пятом месте находится Alchemist, который выполняет довольно приличную работу по апскейлингу, учитывая, что Grass Valley мало чем хвастается, по сравнению с деинтерлейсингом и преобразованием частоты кадров, которыми он известен. Я использовал версию программного обеспечения Alchemist под названием « Alchemist File » (я не знал, что вы можете запустить его на своем компьютере до этого теста!)
У него есть встроенный движок под названием Quasar, в котором говорится, что все дело в апскейлинге, но в моем тесте он был идентичен стандартному движку. Программное обеспечение разработано ( и имеет цену! ) Для работы на магнитофоне в машинном отделении — это то, что у вас есть на почте, и вы платите им за использование.
6. DaVinci Resolve Super Scale
На шестом месте у меня есть функция Super Scale Davinci Resolve (найденная с помощью атрибутов клипа на отдельном клипе), которую я тестировал на версиях 16 и 17, и она была идентична для обеих. Я разочарован качеством, которое дает Resolve, особенно потому, что BMD требует машинного обучения для этого эффекта. Я вижу артефакты вокруг глаз, и это выглядит не очень реально. Тем не менее, это лучше, чем простое масштабирование, и большим преимуществом является гораздо более простой рабочий процесс, если вы заканчиваете в Resolve. А хороший колорист сделает другие вещи, чтобы скрыть артефакты.
7. Повышение разрешения с сохранением деталей в After Effects
На седьмом месте у меня эффект After Effect, сохраняющий детализацию, Upscale, который, если вы заканчиваете в Premiere, имеет такой же простой рабочий процесс, но опять же не конкурирует по качеству, хотя его стоит использовать, а не простое масштабирование.
Тест 2 — 3х-кратное повышение разрешения от 720p до 4K UHD
В этом тесте было задействовано больше программных конкурентов, с 3-кратным зумом, необходимым для повышения разрешения с 720p до 4K UHD. Результаты были аналогичными, но таблица лидеров немного перетасовывалась, и Топаз переместился на вершину.
Главное здесь то, что Adobe Camera Raw не позволяет делать это двукратное сверхмасштабирование дважды. Конечно, это можно обойти, и я пробовал это, но второй файл, хотя и в два раза больше пикселей, был идентичен по качеству.
1. Topaz Video Enhance AI
Topaz Video Enhance AI был здесь очень впечатляющим с очень полезным изображением даже на 300%. Я обнаружил, что на этот раз пресет Gaia работал лучше, и в целом я считаю, что вам действительно нужно прослушать пресеты для любого конкретного клипа, чтобы увидеть, какой из них работает лучше всего (к сожалению, это очень медленно).
2. Topaz Gigapixel AI.
Несмотря на то, что оно предназначено для фотографий, я обнаружил, что другое программное обеспечение Topaz было вторым лучшим вариантом (и если они предложат возможность отключения элементов управления резкостью, оно может побороться за первое место).
3. Adobe Camera Raw
Главное здесь то, что Adobe Camera Raw не позволяет делать это двукратное сверхмасштабирование дважды. Конечно, это можно обойти, и я пробовал это, но второй файл, хотя и в два раза больше пикселей, был идентичен по качеству.
4. Алхимик
Здесь наблюдается заметное падение резкости, и вы можете усомниться в пятне номер четыре. Причина, по которой он у меня здесь, заключается в том, что, хотя он и мягче, но по крайней мере не имеет отвлекающих артефактов,
5. Pixop
Хотя он довольно резкий, я обнаружил, что с помощью Pixop артефакты вокруг глаз и на коже отвлекают.
6. Davinci Resolve SuperScale
В том же духе артефакты Davinci Resolve были еще хуже, и мне было трудно выбрать между ним и After Effects.
7. After Effects с сохранением деталей в высоком разрешении
After Effects выходит немного мягче, чем Pixop, но с немного худшими артефактами.
Резюме
В общем, это случай, когда нет боли — нет выгоды. Безусловно, проще всего работать с Davinci Resolve, если вы заканчиваете в нем, и After Effects, если заканчиваете в Premiere. Adobe Camera Raw, вероятно, слишком сложный рабочий процесс для большинства из них. В некоторых машинных залах есть Alchemist в аппаратном или программном обеспечении, и это отличный вариант. Но мне лучше всего смотреть на специальные инструменты AI от Topaz и онлайн-провайдеров, таких как Pixop. ИИ уже дает замечательные результаты, и одна из главных особенностей этого заключается в том, что он должен улучшаться с каждым годом. Эти компании будут тренировать свои алгоритмы каждый день, и самое интересное и пугающее заключается в том, что через некоторое время они будут достаточно умны, чтобы обучать себя.
Автор оригинальной статьи — Nick Lear
Друзья, мы активно развиваем наш телеграм тут — https://t.me/fidller_com
если вам нужно оборудование под заказа — 3д печать, эпл бокс в Краснодаре и всему миру вот ещё наши ресрусы
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.