A mesterséges intelligencia (MI) napjainkban szinte mindenhol jelen van, és ez alól a fotózás sem kivétel. Az utóbbi időben a csapból is a mesterséges intelligencia folyik, ami sokakban megosztó reakciókat vált ki: vannak, akik ujjonganak a lehetőségek láttán, mások megijedtek, míg megint mások homokba dugják a fejüket. Vannak, akik vérbeli aranyásóként azonnal rávették magukat, és kihozták a „világmegváltó” eszközeiket és kurzusaikat.
Azt tapasztalom, hogy iszonyatosan nagy a zavar a fejekben a mesterséges intelligenciával kapcsolatban. Sokan azt sem tudják, miről beszélnek valójában. Esetleg habzó szájjal ellene vannak, holott valójában évek óta ilyen eszközöket használnak, csak éppen nem is tudtak róla. Teljesen érthető ez a hangulat és állapot, hiszen a legnagyobb hangadók mindig azok, akiket semmi más nem érdekel, mint hogy az „új őrületből” pénzt csináljanak. Nekik az a jó, ha minél jobban összezavarodsz és megvásárolod a megváltást, amit kínálnak.
Az utóbbi hónapokban rengeteget foglalkoztam a mesterséges intelligencia témájával. Egyszerűen azért, mert érdekel. Mindig lázba hoz a technológiai fejlődés, az, hogy bizonyos dolgok egyszerűbbé és gyorsabbá válnak. Örökké elhavazott kisvállalkozóként megváltásként tekintek minden olyan eszközre, ami azt adja vissza, amiből a legkevesebb van: az időmet. Az időt, amit „favágás” helyett másra fordíthatok. Például tanulásra és egy ilyen ismeretterjesztő poszt elkészítésére. Vagy más olyan dolgokra, amik emberi gondolkodást igényelnek. Amik előre viszik az életemet vagy csak a vállalkozásomat.
Mi is az a mesterséges intelligencia a fotózásban?
Ennek a posztnak az a célja, hogy végre te is tisztán láthasd azt, hogy mi is az a mesterséges intelligencia és mit jelent számodra a fotózásban! Milyen eszközökre támaszkodhatsz, és ezeket hol és hogyan éred el. Hova vezet ez az egész, elveszi-e a munkádat? Szeretném teljesen tisztába tenni a témát (legalábbis amennyire ez jelen pillanatban lehetséges), hogy ne maradjon benned megválaszolatlan kérdés. Így előfordulhat, hogy a visszajelzések fényében frissíteni fogom ezt a cikket.
Tudom, ez egy hosszú cikk. Bár úgy gondolom, megéri elolvasni akár az egészet is, teljesen megértem, ha csak egy adott téma érdekel.
Az MI alapvető funkciói a képfeldolgozásban
Az MI képes a képek elemzésére, azaz például objektumok felismerésére: így egyetlen kattintással jelölhetsz ki személyeket, tárgyakat vagy éppen az eget a képen. A felismert objektumok, személyek kereshetővé és kategorizálhatóvá válnak, hiszen tudja, hogy mi vagy ki van a képen. Így képes akár a személyek szerinti leválogatásra és akár a képfájlok ezek alapján történő menedselésére is.
A kép elemzése teszi azt is lehetővé, hogy bizonyos területeket tartalomérzékenyen kitöltsön a képen. Azaz például eltüntessen egy embert és kipótolja a mögötte lévő épületet annak máshol látható mintázata vagy akár más fotók alapján. Az elemzés mellett a képek szerkesztése a másik fő funkció, aminek segítségével végezhetők például automatikus korrekciók. Egyszerre, tömegesen dolgozhatunk fel képeket, kijavíthatunk sérült képeket vagy kis méretű fotókat nagyíthatunk fel. Akár stílusokat is átvihetünk egyik képről a másikra. A harmadik terület a képek generálása, azaz a meglévő képek kombinálása vagy teljesen új képek létrehozása. Gondolok itt például az olyan képgenerátorokra, amilyen a Midjourney vagy a Dall-E. Az így alkotott képek akár kreatív ötletek megvalósítására vagy egyéb inspirációra is használhatók.
Hol találkozhatunk az MI-vel a mindennapi fotózásban?
Szóval miről is beszélünk? Ha a fényképezőgépeden az egy pontosnál nagyobb fókuszterületet választasz, akkor a gép dönt helyetted, hogy pontosan mi legyen éles. A legtöbb fotósnak, akit ismerek, ezzel semmi gondja, előszeretettel használja.
Ha a fényképezőgépeden szemkövetést használsz, akkor a mesterséges intelligencia dolgozik helyetted, ami felismeri az embert/állatot és a szemére fókuszál. Akinek tudja a gépe, többnyire ódákat zeng róla, hogy mekkora segítség.
Ha a fényképezőgépeddel vagy mobiloddal JPG-ben fotózol, akkor egy algoritmus fogja eldönteni, hogy pontosan hogyan dolgozza ki a szenzoron keletkező képet (automatikusan utómunkáz). Sokan úgy gondolják, ez az „igazi” kép, holott erről is valójában egy gép döntött helyetted.
Ha nyers képet készítesz, amin azután automatikus szerkesztést végzel (pl. Lightroom Develop vagy Adobe Camera Raw / Basic / Auto), az megint csak a kép elemzése révén eldönti helyetted, milyen legyen a fotó. Ez rendben van, vagy köszönöd szépen, majd te csinálod magadnak?
Ha portrét retusálsz, a kézzel végzett frequency separation még belefér, de egy Portraiture, Portrait Pro vagy Luminar Neo már nem? Vagy pont előszeretettel támaszkodsz az utóbbiakra, hogy időt spórolj?
Ha eltüntetsz egy pattanást vagy kukát egy képről, akkor megint csak valamilyen algoritmus fog működésbe lépni, ami a kép egy másik részét használja fel a javításra, vagy akár a tanulási képadatbázisa alapján végzi el a műveletet. Az még rendben van, ha a te fotód alapján történik a javítás? Az már nincs, ha esetleg az Adobe Stock adatbázisa alapján?
Ha új elemeket generálsz egy képhez, például kiterjeszted vagy hozzáadsz, esetleg teljesen új képet hozol létre, az már ördögtől való? Vagy az sem?
Kinek hol a határ? A különböző hozzáállások az MI-hez
Kinek hol a határ? Talán a fentiekből is látszik, hogy nem is olyan egyértelmű a válasz. Ezek mindegyike beletartozik a mesterséges intelligencia körébe. Ami a fotósok hozzáállását illeti, négy főbb csoportot láttam kirajzolódni a véleményekben. Azon a hozzáálláson kívül, amit én is képviselek, hogy intenzíven belevetették magukat az AI világba, és bár látják a kihívásokat, de igyekeznek a jó oldalát nézni és a legtöbbet kihozni belőle.
1. Kétkedők és Tradicionálisok
Ebbe a csoportba azokat a véleményeket sorolom, amelyek nem tartják hasznosnak vagy értékesnek az MI technológiát a fotózásban, illetve azokat is, amelyek a bevált technikákat részesítik előnyben és idegenkednek az újításoktól. Kifejezetten szomorúak miatta és károsnak tartják a fotósok számára. A fotós tudás leértékelődik, már nem az fog jó képet készíteni, aki megtanult fotózni, hanem aki jobban használja az MI eszközöket. Szeretik a bevált dolgokat, nem foglalkozolnak valamivel csak azért, mert „új és menő”. Már az utómunkától is idegenkednek, mert úgy gondolják, az kész fotó, ami kijön a gépből. Minden, ami „mesterséges”, rosszul cseng.
2. Az óvatos érdeklődők
Nem igazán érdekli a téma. Hobbifotós, aki csak élvezni szeretné az alkotás örömét, akár az utómunkában is. Kezdő fotós és úgy érzi, először az alapokat kellene megtanulni, aztán jöhet az MI, ami már haladó szint. Úgy érzik, még gyerekcipőben jár ez a történet, így ráérnek még foglalkozni vele.
3. A bizonytalanok
Érdekli őket, de - érthető módon - csak kapkodják a fejüket, igazából nem tudják, hogy mit jelent pontosan. Érzik, hogy foglalkozni kellene vele, de akkora katyvasz az egész, hogy nem jutnak egyről a kettőre. Nem látják át, hogy milyen eszközök vannak és ezeket pontosan hol lehet elérni, mit próbálhatnak ki ingyen és mi az, amiért már fizetni kell. Utóbbitól érthető módon idegenkednek. Próbálgatták az eszközöket, de nem hozták a várt eredményt. Sőt akár egyáltalán nem is teljesítette a rendszer a feladatot kapacitás probléma vagy egyéb hiba miatt. Nézegették az eszközöket, megoldásokat és levonták azt a következtetést, hogy ez az egész egy giccs, fantáziavilág, ami tőlük nagyon távol áll.
4. Az elfogadó és alkalmazó fotósok
Már ebből is látszik, hogy mennyire nem egységes a mesterséges intelligencia megítélése és a különböző emberek mennyire mást értenek alatta. Míg valaki az automatizmusokra, gyorsításra gondol először, mások már a képgenerálásra. Az én hozzáállásom is ide sorolható: intenzíven belevetettem magam az AI világába, és bár látom a kihívásokat, igyekszem a jó oldalát nézni és a legtöbbet kihozni belőle.
Az MI technológiai alapjai: Gépi tanulás és mélytanulás
A fotózástól kicsit hátrébb lépve, de mindig fotós példákkal élve, nézzük meg az alapokat! A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik alterülete, egy program vagy rendszer, amely modellt tanít be bemeneti adatokból. A bemeneti adat lehet például óriási mennyiségű szöveg vagy kép.
Az ML lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy kifejezett programozás nélkül tanuljanak. Amikor fotósként egy olyan szoftvert használsz, ami képes felismerni és címkézni a fotókon lévő tárgyakat és embereket, az a gépi tanulásnak köszönhető.
A gépi tanulási modellek két fő osztályba sorolhatók: felügyelt (címkézett adatokkal dolgozó) és felügyelet nélküli (címkézetlen adatokkal dolgozó) tanulási modellek.
Felügyelt tanulás
A felügyelt tanulás során korábbi példákból tanulunk, hogy előre jelezzük a jövőbeli értékeket. Tehát például az elmúlt években eladott fotózásaidból kiindulva becslést tesz arra, hogy ez idén hogyan fog alakulni.
Felügyelet nélküli tanulás
A felügyelet nélküli problémák arról szólnak, hogy a nyers adatokat nézzük, és megnézzük, hogy természetes módon csoportokba esnek-e (felfedezés). Erre példa lehetne egy olyan alkalmazás, amely elemzi az Instagram profilodon közzétett fotókat és képes azokat témakörök (pl. esküvői, családi és portré fotók) vagy színsémák szerint csoportosítani.
Mélytanulás
A gépi tanuláson belül a mélytanulás (deep learning) mesterséges neurális hálózatokat használ, ami lehetővé teszi, hogy bonyolultabb mintákat dolgozzanak fel, mint a hagyományos gépi tanulás (félig felügyelt tanulás / semi-supervised learning). Például olyan fotós alkalmazást használhatsz, amely képes „megtanulni” a stílusodat, és javaslatokat tesz a legmegfelelőbb beállításokra a jövőbeni képeidhez, mindezt a korábbi fotóid elemzésével.
Generatív és diszkriminatív modellek
A mély tanuláson belül két modell típust különíthetünk el, a diszkriminatív (discriminative) és a generatív (generative) modelleket.
Diszkriminatív modellek
A diszkriminatív modelleket osztályozásra vagy előrejelzésre használják. Jellemzően címkézett adatokból álló adatkészletre tanítják, aminek során megtanulja az adatpontok jellemzői és a címkék közötti kapcsolatot. Gyakorlati példa erre a különböző műfajokba tartozó képek felismerése - tájkép, portré, eseményfotó stb. - vagy akár a különböző objektumok, személyek azonosítása a fotón.
Generatív modellek
A generatív modellek új adatokat generálnak, amelyek hasonlóak a betanítási adatokhoz. Megérti az adatok elosztását és azt, hogy egy adott példa mennyire valószínű. Pl. megjósolja a következő szót a sorozatban. A generatív mesterséges intelligencia a mély tanulás egyik részterülete, amely meglévő tartalmakból tanultak alapján hoz létre új tartalmat. A meglévő tartalmakból való tanulás folyamatát tréningnek (training) nevezzük, és ennek eredményeként egy statisztikai modell jön létre.
A nyelvi és képi generatív modellek ezen belül két nagyon fontos és széleskörűen alkalmazott területet képviselnek. A generatív nyelvi modellek - amilyen például a GPT-4 - a képzési adatokon keresztül tanulják meg a nyelvi mintákat. Aztán adott szöveg alapján megjósolják, mi következik. Így képesek kiegészíteni, vagy új szövegkörnyezetben folytatni az adott szöveg tartalmát. A generatív képi modellek új képeket hoznak létre olyan technikák segítségével, mint a például diffúzió (diffusion). Erre példa az, amikor kitöltünk egy hiányzó részt egy képen, úgy, hogy a program a kép többi részét figyelembe veszi, és arra alapozva generálja a hiányzó részt.
Nagy nyelvi modellek (LLM) és a fotózás
A nagy nyelvi modellek (LLM, Large Language Models) a mély tanulás egyik alcsoportját képezik. Ezek a modellek képesek különböző szöveges tartalmakat generálni vagy szövegeket értelmezni és azokra válaszolni.
Az LLM-ek nem tekinthetők információkereső rendszereknek, mivel nem adatbázisból „keresnek elő” konkrét információt, hanem a meglévő nyelvi struktúrákat és mintákat használják fel az új tartalmak generálásához. Ezenkívül nem determinisztikusak, azaz nem ugyanazt az eredményt adják minden alkalommal ugyanarra a bemenetre (parancsra).
Az LLM-ek kimenetei randomizáltak, a generálás folyamata alapvetően egy valószínűségi eloszlás alapján történik. Ez azt jelenti, hogy nem feltétlenül a legvalószínűbb szó kerül kiválasztásra minden alkalommal. Ennek oka, hogy a nyelvi modellek célja, hogy a nyelv valóságos, természetes használatát modellezzék.
Fotós vállalkozók számára az LLM-ek különösen hasznosak lehetnek például marketing szövegek generálásához, blogbejegyzésekhez vagy akár a fotókhoz kapcsolódó történetek megírásához.
A "hallucináció" jelensége
Érdemes megemlíteni a „hallucináció” jelenségét, amely a modellek természetéből fakad. A hallucinációk olyan a modell által generált állítások, amelyek értelmetlenek vagy más szempontból helytelenek. A jelenség általában abból ered, hogy a modell tanulási adatbázisa hiányos vagy téves volt, vagy a modell nem kapott elég kontextust és megkötést ahhoz, hogy helyesen válaszoljon.
Mire használhatók jól az LLM-ek?
Fordítás, tartalmak összefoglalása, ötletelés, rövidebb szövegek generálása, tartalmak átfogalmazása, nyelvtani javítások stb.
Mire nem?
Az LLM-nek bemenetként adott rövid szöveg, amely a kimenet vezérlésére használható. Azaz megmondjuk a rendszernek, hogy mit csináljon, mit várunk tőle. A bemenet minősége nagyban befolyásolja a kiemenet minőségét. Azaz attól függ, hogy mennyire kapunk jó szöveget vagy képet, hogy mennyire voltunk képesek megfelelően megfogalmazni, hogy mit szeretnénk. Ami a parancsokat illeti, a bemenet legtöbbször szöveg, de lehet akár kép is. Szöveges bemenet esetén a kimenet lehet szöveg (fordítás, összefoglalás, válasz egy kérdésre, nyelvtani javítás), kép, videó, hang (szövegből hang) vagy akár valamilyen döntés (pl. A mesterséges intelligencia megkönnyíti a fotós dolgát, már a fotózás során és utána az elkészült képek feldolgozásában is, automatikusan végezve olyan beállításokat, amiket korábban kézzel kellett megtenni. Ezzel rengeteg időt spórolhatsz meg, amit egyéb feladatokra vagy akár pihenésre fordíthatsz.
Adobe Sensei: Az MI a Photoshopban és Lightroomban
Ma már nem is számít újdonságnak, hogy a fényképezőgép szoftvere felismeri például az embereket, állatokat és tudja a szemüket követni, hogy pontosan arra fókuszálva mindig az legyen éles a képen. Ezáltal sokkal könnyebben, kényelmesebben tudod elkészíteni a képeket, jobban koncentrálhatsz a fotózás egyéb vonatkozásaira (pl. legjobb pillanatok, kompozíciók megtalálása, alannyal való kapcsolat).
A mesterséges intelligencia ki tudja automatikusan dolgozni a nyers képeket a korábbiaknál sokkal fejlettebb formában, és képes olyan képek megmentésére, amelyek nem a legideálisabb körülmények között készültek, például túl zajosak lettek. Sőt egyre hatékonyabban ki tudja javítani a fotózás során ejtett hibákat is, például bemozdulást vagy rossz helyre tett fókuszt. Könnyedén tesz különleges effekteket a képekre.
Igen, ez azt jelenti, hogy egy közepes vagy akár rossz képből is elfogadhatót vagy különlegeset lehet kihozni. Egyre kevesebb tudás és gyakorlás elég ahhoz, hogy valaki vállalható minőségű fotókat legyen képes készíteni. Ez persze nem újdonság, folyamatosan ebbe az irányba tartunk a fényképezés történetében, csak a folyamat most kapcsolt rakétasebességre.
Ha használod a Lightroomot és Photoshopot, akkor jó eséllyel alkalmazod az MI eszközöket is. Az Adobe mesterséges intelligencia és gépi tanulási platformját Sensei-nek hívják. Ez arra hivatott, hogy felgyorsítsa és egyszerűsítse a kreatív folyamatot. Az Adobe Sensei képes automatizálni bizonyos műveleteket és eljárásokat, például Photoshopban segít automatikusan kiválasztani és maszkolni az objektumokat a képeken, vagy módosítani a kép színét és tó...
Meet Adobe Sensei | Adobe
Photoshop Super Resolution: A felbontás növelése mesterséges intelligenciával
Egyetlen kattintással több megapixellel növelheti fotói felbontását. Ha régi vagy kis felbontású képeket nyomtatási minőségűvé szeretne alakítani, használja az Adobe Lightroom Super Resolution (Szuperfelbontás) funkcióját. A Super Resolution (Szuperfelbontás) egyetlen képet készít kétszeres lineáris felbontással. A nagyobb nyomatok több képpontot tartalmaznak. A szoros körülvágás csökkenti a képméretet. A kis felbontás többé nem akadály a közeli, részletes képekhez.
Az Adobe Bridge segítségével gyorsan rendszerezheti, szerkesztheti és exportálhatja kreatív fájljait. A Photoshopban tovább szépítheti a felnagyított fotóit. Az Enhance Preview (Javítási előnézet) párbeszédpanelen jelölje be a Super Resolution (Szuperfelbontás) jelölőnégyzetet, majd kattintson az Enhance elemre. Az ideális eredmény érdekében RAW-fájlokat használjon a képek javításakor. A javítást több képen is elvégezheti egyszerre. A gyorsabb grafikai processzor (GPU) gyorsabb képfeldolgozást jelent.
Hogyan használjuk a Super Resolution funkciót Photoshopban a RAW képek javításához?
Az Adobe Photoshop a kezdetektől fogva, az 1980-as évek végi megjelenése óta az első számú választás az amatőr és professzionális fotószerkesztés terén. Azóta számos képszerkesztő programot találtak fel, de az úttörő szoftver továbbra is megállja a helyét, mint a legjobb választás. A Photoshop dominanciájának egyik fő oka az állandó frissítése, amelyet általában évente alkalmaznak. Ezt szem előtt tartva, ez a cikk a szoftver egyik legújabb funkciójának áttekintéseként szolgál, nem mással, mint...
1. rész. A Photoshop Super Resolution egy funkció, amelyet az Adobe Photoshop Camera Raw bővítményében adtak hozzá a Photoshop CC 2021 és a Photoshop 2021 után kiadott verziókhoz. A Super Resolution minőségjavításának pontosságának javítása érdekében a Photoshop mesterséges intelligencia technológiát és gépi tanulást adott a Camera Raw bővítményhez, ahol ez a funkció elérhető. Ez nagyban segíti a folyamat automatizálását, valamint a feldolgozási sebességet és hatékonyságot.
A szuperfelbontás csak RAW képfájlokban használható, ami elérhetetlenné teszi a már tömörített képek, például a JPEG és más általánosan használt képformátumok esetében. Ezenkívül az alacsony megapixeles kamerával készített képeken a szuperfelbontású javítás használata nem lesz versenyképes egy eredetileg nagyobb megapixeles kamerával készített képpel.
2. rész. Az Adobe Photoshop arról híres, hogy összetett és rendkívül fejlett szerkesztési képességekkel rendelkezik. A szoftver egyik legfejlettebb funkciója a Camera Raw bővítmény, amellyel speciális színkonfigurációk, képexpozíció, fehéregyensúly, élesség és egyebek módosíthatók. Ezt szem előtt tartva, a program szuperfelbontás funkciójában elérhető mesterséges intelligencia technológia csak az Adobe Photoshop Camera Raw beállításainál használható. Szerencsére maga a szuperfelbontású javítás nagyon egyszerűen elvégezhető, és mindössze három egyszerű lépést igényel.
3. Az Előnézet javítása menüben válassza a Szuper felbontás opciót. Várja meg, amíg a mesterséges intelligencia rendszer befejezi a megnövelt részletek betöltését. A Photoshop és a nyers kamerabeállítások összetettsége ellenére a szuperfelbontás hozzáadásának egyszerű módja növelje a képfelbontást üdvözlendő változás.
3. rész. Ahogy a neve is sugallja, a Super Resolution technológiát a minőségileg hiányos fényképek minőségének javítására fejlesztették ki. Ezért a belépő szintű kamerákkal készített fényképek javítására való használata az egyik legjobb tipp a képességeinek maximalizálására. A régebbi képekkel rendelkező fotósok a szuperfelbontást (SuperResolution) is használhatják az automatikus képrestauráláshoz. Ez ideális a digitálisan rögzített nyers képekhez, amelyek modern javítást igényelnek. Mivel a Camera Raw használatának elsajátítása teljesen új készségeket igényel, a részletek szuperfelbontással történő további javítása még tovább javíthatja a minőségüket.
Alternatívák a Photoshop Super Resolution-re
4. rész. Bár a Photoshop szuperfelbontása rendkívül dicséretes a benne rejlő lehetőségeket tekintve, a szoftver ára továbbra is meredek akadályt jelent a feltörekvő felhasználók számára. Szerencsére az ebben a szakaszban bemutatott alternatíva megoldhatja ezt a problémát, mert AnyMP4 Image Upscaler Online teljesen ingyenesen használható, és a Photoshop új funkciójához hasonlóan képes a képminőség javítására. Online eszközként elérhető, amely közvetlenül a képek minőségét javítja felbontás javítása, ez az ingyenesen használható képfelskálázó képes a benne feldolgozott képek javítására is. Az AnyMP4 Image Upscaler Online azonban hatalmas előnnyel rendelkezik a Photoshop Super Resolutionnel szemben, mivel minden típusú képet képes feljavítani, még akkor is, ha azok nem nyers kamerafájlok. Továbbá az alternatív megoldás mesterséges intelligencia által feljavított képek javítják a képminőséget azáltal, hogy finoman módosítják a részleteket, vonalakat, színeket, textúrát, éleket és a kép témájának egyéb apróbb részleteit. Ennek eredményeként a képek a már feljavított változatok ellenére is természetesnek tűnnek.
Az AnyMP4 Image Upscaler Online használatának megtanulásához egy háromlépéses útmutatót készítettünk, amelyet az alábbiakban követhet.
- Látogasson el az AnyMP4 Image Upscaler Online weboldalára, és kattintson a Fénykép feltöltése gombra a javítani kívánt kép hozzáadásához. Másik lehetőség a Kattintson és húzza a feltöltés mezőben a javítani kívánt fotót.
- Ezután válassza ki a kívánt felskálázási intenzitást a nagyítási lehetőségek közül választva.
- Az automatikus képfelskálázási folyamat után most rákattinthat a gombra Megtakarítás a kép visszatöltéséhez az eszközére. Az előnézeti részben található vízjel a kép letöltése után eltávolításra kerül.
Megbízható online eszközök, például az AnyMP4 Image Upscaler Online használatával a képminőség javítása mostantól kényelmesen, böngészőből is elvégezhető anélkül, hogy drága előfizetéses programokért kellene fizetni. Reméljük, hogy ezzel az egyszerű útmutatóval most már megértheted, mit is kínál pontosan az Adobe Photoshop új Super Resolution funkciója. Ez egy nagy kiegészítés azoknak a felhasználóknak, akik már hozzászoktak ahhoz, hogy munkájuk minőségét javítsák a Camera Raw bővítmény segítségével. Ha azonban szeretnéd javítani a képeidet, de a Photoshop még mindig túl technikainak tűnik a jelenlegi ismereteidhez, először mindenképpen nézd meg az AnyMP4 Image Upscaler Online-t.
Képminőség javítása Photoshopban: Módszerek és tippek
A kép felbontásának ellenőrzéséhez megnyithatja a Photoshopban. Kattintson a "Kép" gombra a menüsorban, és navigáljon a "Képméret" menüpontba.
Az Adobe Photoshop olyan funkciókat kínál, amelyek segíthetnek a lenyűgöző fotók szerkesztésében és létrehozásában. A fotósok, tartalomkészítők, weboldalfejlesztők stb. könnyedén javíthatják a képminőséget a Photoshopban a kép átméretezésével, vagy a beépített funkciókon keresztül, mint a Sharpen Tools és a Super Resolution.
A képminőség növelésének egyik módja a pixelméretek beállítása. Ellenőrizze alább, hogy megtudja, hogyan javíthatja a képminőséget a Photoshop segítségével.
Válasszon ki egy képet a Photoshop alkalmazásban, és kattintson a "Kép" gombra a menüsorból a tetején. Ezután válassza ki a "Képméret" lehetőséget a legördülő menüpontból, és állítsa vissza a különböző képátméretező paramétereket a kép átméretezéséhez egy vagy több mező segítségével - Méret, illeszkedés, korlátozás, szélesség, magasság, felbontás és újraminta. Strukturálja a képet az Ön igényei szerint, és folytassa. Kattintson az "OK" gombra a fájl mentéséhez.
Ez a megközelítés segíthet a kép zökkenőmentes nagyításában anélkül, hogy minőséget veszítene a PhotoShopon keresztül. A minőségvesztés elkerülése érdekében azonban a bővítéseket minimálisra kell tartani, és akkor is alkalmazni kell, ha kinyomtatnia kell a képet, vagy ha a képnek nagyobb felbontásra van szüksége.
Ezenkívül kihasználhatja a Photoshop egyéb funkcióit a képminőség javításához, például az élesítő eszközök használatával.
Sharpen Tools használata
A Sharpen Tools a PhotoShop kiváló funkciója az elmosódott vagy tisztázatlan objektumok élesítésére. Használhatja egy adott objektum fókuszának hozzáadására is. Ismerje meg, hogyan javíthatja a képet a Photoshop segítségével a Sharpen Tools segítségével az alábbi útmutató követésével:
- Nyissa meg a Photoshop képet, és kattintson a "Szűrő" gombra. Ezután válassza az "Élesítés" lehetőséget, és válassza az "Intelligens élesítés" lehetőséget. Beállíthatja az élesítés mennyiségét, a zajt, a sugár, valamint a mozgási irányt. Továbbá használhatja a "Unsharp Mask" szűrőt a kép felépítéséhez az Ön igényei szerint.
- Kattintson az „OK” gombra a kép mentéséhez.
Fényerő és kontraszt beállítása
Ha fejlettebb technikákat keres a képminőség javítására a Photoshopban, felfedezhet olyan lehetőségeket, mint a kontraszt és a telítettség beállítása.
A Super Resolution funkció használata
A Super Resolution technológia megduplázza a kép felbontását, ami kétszerese a szélesség és a magasság, és négyszerese a teljes pixelszám. Fedezze fel, hogyan javíthatja a képminőséget a Photoshop segítségével a Super Resolution segítségével az alábbi lépéseket követve:
- Nyissa meg a képet a "Photoshop Lightroom" menüpontban.
- Navigáljon a "Enhance" menüpontba, és válassza ki a "Super Resolution" lehetőséget. A fénykép feltöltéséhez húzza és dobja a kiemelt mezőbe, vagy kattintson a "Feltöltés" gombra. A fénykép feltölthető a Dropboxról, a Google Drive-ról vagy a készülék helyi tárhelyéről is. Továbbá importálhatja a képet a CapCut felhőalapú tárhelyéből.
- Előkelő
- Miután feltöltötte a képet, válassza ki a "Upscale" gombot a folytatáshoz. Válassza ki a kívánt felbontást a kép fokozásához (720p, 1080p, 2k, 4k).
- Export
- A képernyőképen látható módon további eszközök eléréséhez kattintson a "További szerkesztés" gombra. Az online szerkesztő olyan funkciókat biztosít, mint a sablonok, keretek, szűrők, effektek, szöveg és matricák a kép fokozásához. Vagy kattintson az "Export" gombra is a letöltéshez.
CapCut: Egy alternatív AI képjavító eszköz
A Photoshop erőteljes szerkesztőeszközeiről és funkcióiról híres, különösen a professzionális tervezők körében. A CapCut azonban egy alternatív eszköz, amely segíthet kielégíteni az általános felhasználók legtöbb napi szerkesztőigényét. A képfelújító mellett a CapCut más AI-alapú eszközöket is biztosít, amelyek segíthetnek a felhasználóknak zökkenőmentesen létrehozni és generálni a tökéletes fotót.
CapCut AI funkciói
CapCut AI régi fotó restauráció fejlett algoritmusokat használ, hogy észlelje, eltávolítsa és intelligensen kitöltse az idő múlásával a képen előforduló foltokat. Sőt, automatikusan színezheti a képet, vagy fekete-fehéren hagyhatja.
Tegyük fel, hogy fekete-fehér fotók gyűjteménye van, akár régi emlékek, akár legutóbbi felvételek, a CapCut AI fotószínezője a tökéletes megoldás, hogy visszahozza őket az életre. Feltöltheti fekete-fehér fotóit, és hagyhatja, hogy az AI algoritmus varázslatosan működjön, hogy néhány másodperc alatt színeket adjon a képeihez.
A gyenge fényű képfokozó fontos AI eszköz, amely javítja a sötét vagy gyenge fényű képek minőségét a fényerő növelésével, a tisztaság növelésével és az eredeti részletek megőrzésével. A képeken belüli arcokat érzékeli, és speciális fejlesztéseket alkalmaz, hogy természetes bőrtónusokkal és arcvonásokkal javítsa megjelenésüket. Az eszköz dinamikusan állítja be a színt, a tisztaságot és a telítettségi szintet, átalakítva az unalmas és sötét fényképeket élénk és magával ragadóvá.
Ha olyan színes fotóid vannak, amelyek unalmasnak, érdektelennek vagy nem megfelelően beállítottnak tűnnek, használhatod a CapCut-ot AI színkorrekció fokozni őket. Nem kell manuálisan beállítania a fekete-fehér szintet, az expozíciót, a kontrasztot és a telítettségi beállításokat, mert ez az eszköz mindent kezel. Négy különböző szintű színkorrekciót kínál, amelyek közül választhat, így ideális bármilyen alkalmazáshoz.
Gondolkoztál már azon, hogyan néznél ki különböző stílusokban, vagy szeretnél egy új portrét, amely valóban megragadja a lényegét? Ha igen, akkor próbáld ki a CapCut AI portrégenerátorát. Csak portrét kell feltölteni, és különböző stílusok közül kell választania, például 3D-s rajzfilmek, pop, manga, 3D-s játékok és még sok más. Ezek a stílusok teljesen átalakíthatják a megjelenését, vagy olyan egyedi érintést adhatnak hozzá, amivel általában nem lenne. Élvezetes élmény, és érdemes megnézni.
A CapCut AI által hajtott képstílusátvitelre szolgáló online eszköze képes átalakítani a képeket vonzó stílusokra a tartalom művészi preferenciákkal való keverésével.
Összefoglalás: Az MI mint a fotózás jövője
A mesterséges intelligencia megkérdőjelezhetetlenül átalakítja a fotózás világát. Az automatizált szerkesztéstől a képgenerálásig az MI eszközök egyre inkább beépülnek a kreatív folyamatokba, időt takarítva meg és új lehetőségeket nyitva meg a fotósok előtt. Fontos megérteni az MI alapjait és a különböző eszközök működését, hogy felelősségteljesen és hatékonyan tudjuk használni ezeket a technológiákat.
tags: #idalis #felbontas #photoshopban