Zyski:
- Zrozumienie narzędzi do maskowania wspomaganego sztuczną inteligencją (rotoskopii), usuwania obiektów, skalowania i usuwania szumu
- Możliwość przygotowywania i korygowania projektów korekcji kolorów i czyszczenia dźwięku przy wsparciu sztucznej inteligencji
- Zrozumienie, że automatyczne doskonalenie może sfabrykować szczegóły (artefakt) i etyczne granice zniekształcania rzeczywistości w treściach dokumentalnych/wiadomościach.
Po zakończeniu montażu wideo jest gotowe „narracyjnie”, ale nie zostało jeszcze dopracowane „wizualnie i dźwiękowo”. Ten ostatni etap szlifowania — kolor, oczyszczanie dźwięku, efekty i ulepszanie — to warstwa, która zmienia film z amatorskiego w profesjonalny. Tradycyjnie większość z tych prac wymaga specjalistycznej wiedzy i godzin: ręczne maskowanie w celu usunięcia obiektu z kadru, precyzyjne tworzenie dźwięku w celu usunięcia szumu wywiadu. Sztuczna inteligencja zarówno przyspieszyła te zadania, jak i obniżyła próg wiedzy specjalistycznej. Jednak narzędzia ulepszające niosą ze sobą wyjątkowe niebezpieczeństwo: czasami „wymyślają” szczegóły, które nie istnieją. W tej części omówimy zarówno władzę, jak i granice rzeczywistości.
Warunki. Maskowanie/rotoskopia polega na zaznaczeniu obiektu poprzez rozdzielenie go klatka po klatce (aby zastąpić tło, należy usunąć obiekt). Usunięcie obiektu polega na usunięciu niepożądanego elementu (telefonu, logo, osoby) z obrazu i wypełnieniu tła. Zwiększanie rozdzielczości polega na podniesieniu obrazu o niskiej rozdzielczości do wyższej. Denoise ma na celu redukcję szumów w obrazie lub szumu w dźwięku. Korekcja kolorów polega na tworzeniu atmosfery poprzez dostosowanie koloru i charakteru tonalnego obrazu. Artefakt to sztuczne, niepożądane zniekształcenie lub sfabrykowany szczegół wprowadzony podczas udoskonalania.
Efekty wizualne zasilane sztuczną inteligencją
Praca, która kiedyś zajmowała redaktorowi kilka dni, teraz zajmuje kilka minut. Automatyczne maskowanie może oddzielić osobę od tła bez zielonego ekranu. Usunięcie obiektu może usunąć z kadru kosz na śmieci, mikrofon czy niechcianą osobę i inteligentnie wypełnić tło. Zmiana tła i śledzenie ruchu zostały w dużej mierze zautomatyzowane. To prawdziwy skok produktywności. Ale rezultatu nigdy nie można ślepo zaakceptować: podczas usuwania obiektów tło może pozostawić „duch” śladu; maskowanie może migotać na włosach i krawędziach; Wypełniony obszar może być niekompatybilny z otaczającą tkanką. Każdą klatkę efektu należy sprawdzić na pełnym ekranie i w ruchu.
Kolor i dźwięk: automatyczny start, ludzki połysk
Podczas korekcji kolorów sztuczna inteligencja może automatycznie korygować balans bieli i wyrównywać ekspozycję, a nawet sugerować „kinowy wygląd”. To dobry punkt wyjścia, ale kolor jest także narzędziem ekspresji: chłodne odcienie przekazują napięcie, ciepłe odcienie wyrażają intymność. Pozostawienie tej twórczej decyzji automatycznej spłaszcza emocje filmu. AI wyrównuje; Ty tworzysz atmosferę.
Sztuczna inteligencja w czyszczeniu dźwięku jest dziś bardzo potężna: może w pewnym stopniu zmniejszyć szum tła, hałas klimatyzacji, echo, a nawet wiatr; Może podkreślić rozmowę. Jednak nadmierne czyszczenie powoduje, że dźwięk jest stłumiony i sztuczny, jak „pod wodą”; Dźwięki takie jak „s” i „t” mogą być zniekształcone (artefakt). Zasada: sprawdzaj oczyszczanie uszu i zachowaj umiar. Celem nie jest, aby dźwięk był sterylny, ale aby był naturalny i zrozumiały.
W poniższej tabeli podsumowano narzędzia zaradcze według celu i ryzyka:
transakcja
Wkład AI
Główne ryzyko
kontrola
usunięcie obiektu
Automatyczne uzupełnianie
Ślad ducha, niedopasowana tekstura
Animowane oglądanie na pełnym ekranie
skalowanie
zwiększenie rozdzielczości
Sfabrykowany detal, sztuczna twarz
Porównanie z oryginałem
Odszumianie (obrazek)
Redukcja mrowienia
Ekstremalne zmiękczenie, plastyczna konsystencja
Kontrola utraty szczegółów
czyszczenie dźwięku
Redukcja buczenia/echa
Stłumiony, sztuczny dźwięk, artefakt
Do ucha, z umiarem
Edycja kolorów
Automatyczna synchronizacja
Pozbawione emocji, płaskie spojrzenie
Decyzja o kreatywnym tonie leży w rękach ludzi
Granica rzeczywistości: gdy poprawa jest nieetyczna
To jest najbardziej krytyczna koncepcja. Narzędzia do zwiększania rozdzielczości i usuwania szumów mogą wydobyć szczegóły, których nie ma w rzeczywistości. Podczas wyostrzania rozmytej twarzy osoba korzystająca z upscalera może „wytworzyć” rysy twarzy, które w rzeczywistości nie istnieją — twarz, która wygląda jak ta osoba, ale nią nie jest. Może to nie stanowić problemu w przypadku treści fikcyjnych lub estetycznych; Jednak zniekształcanie rzeczywistości w wiadomościach, filmach dokumentalnych, kryminalistycznych i treściach udających rzeczywistość jest nieetyczne. „Wyjaśnienie” obrazu z kamery monitorującej i odczytanie tablicy rejestracyjnej może w rzeczywistości oznaczać odczytanie tablicy rejestracyjnej utworzonej przez modela. Zasada jest jasna: dozwolona jest redukcja szumów i wyostrzanie; Jednak zmiana znaczenia treści, słowa mówionego lub faktycznego szczegółu wprowadza w błąd.
Uwaga: Poprawa treści dokumentalnych i informacyjnych powinna ograniczać się do „uczynienia tego, co istnieje, bardziej widocznym”. „Dodawanie tego, czego nie ma” (szczegóły twarzy, tablica rejestracyjna, słowa) wprowadza widza w błąd i niszczy zawodowe zaufanie. W razie wątpliwości należy zachować oryginał i wskazać zakłócenia.
trzy mini etui
Przypadek 1 — Szybkie sprzątanie. Dokumentalista podczas wywiadu kręconego w plenerze cierpiał z powodu wiatru i hałasu ulicznego. Dzięki czyszczeniu dźwięku sztuczna inteligencja zredukowała szum i podkreśliła mowę; Sprawdził wynik na ucho i upewnił się, że nie ma żadnych artefaktów. Nie było potrzeby ponownego robienia zdjęć, wywiad został zapisany. Pojazd wyczyścił dźwięk; redaktor zachował spontaniczność.
Przypadek 2 — Fałszywy upscaler. Zespół „wyjaśnił” pochodzący z archiwum obraz twarzy w niskiej rozdzielczości, skalując go i wykorzystał w filmie dokumentalnym. Później zrozumieno, że twarz, która stała się wyraźna, miała rysy, które w rzeczywistości nie należały do tej osoby, ale zostały wymyślone przez modelkę. Wiarygodność dokumentu została zakwestionowana. Lekcja: Wyniku skalowania nie można uznać za rzeczywisty w przypadku twarzy/szczegółu, który twierdzi, że jest prawdziwy.
Przypadek 3 — Nadmierne czyszczenie. Redaktor bardzo agresywnie oczyścił dźwięk podcastu, aby był „idealny”. Rezultat był stłumiony, podwodny i sztuczny; Słuchacze twierdzili, że dźwięk był niepokojący. Prawidłowym sposobem było utrzymanie dawki oczyszczania i kilkukrotne porównywanie jej ze słuchu.
Słaba zachęta/silna zachęta
Narzędzia audio/wideo obsługiwane są głównie za pomocą przycisków, ale możesz także skorzystać z pomocy asystenta tekstowego, który utworzy plan pracy.
Słabe pragnienie:
Napraw i zoptymalizuj dźwięk i wideo.
„Najlepszy” jest nieokreślony; Jaka procedura, jaka dawka i jaka kontrola – nie jest jasne.
Silne pragnienie:
Twoja rola: konsultant ds. przepływu pracy w postprodukcji. Materiał: wywiad nagrany w plenerze; Słychać wycie wiatru, obraz jest nieco zaszumiony, w tle pojawia się niechciany znak. Zadanie: Napisz krok po kroku plan ulepszeń. Na każdym etapie: cel, ostrzeżenie o dawkowaniu i metoda KONTROLI. Ograniczenie: to jest DOKUMENT; Nie proponuj interwencji, które zmienią rzeczywistość, sugeruj jedynie działania, które uczynią to, co istnieje, widzialnym/słyszalnym.
Typowe błędy
- Nie oglądam klatki efektu w ruchu. Ślad ducha i migotanie są widoczne tylko podczas odtwarzania.
- Nadmierne czyszczenie hałasu. Po przekroczeniu dawki głos staje się ochrypły i sztuczny; pojawia się artefakt.
- Mylenie wyjścia skalowania z rzeczywistością. Może pasować do twarzy/szczegółów modelu; Nie można go używać do potwierdzania rzeczywistości.
- Pozostaw kolor na automatyczny. Kolor jest środkiem wyrazu; Decyzja emocjonalna należy do osoby.
- Zmiana rzeczywistości w filmie dokumentalnym. Dodawanie tego, czego nie ma, jest wprowadzaniem w błąd i naruszeniem prawa zawodowego.
Wskazówka: Podczas ulepszania zawsze zachowaj oryginał i porównaj „przed i po”. Niewielka poprawa jest często bardziej naturalna i bezpieczniejsza niż poważna interwencja.
Podsumowując
W zakresie efektów wizualnych, ulepszania kolorów i dźwięku sztuczna inteligencja obniża próg wiedzy, skracając godziny pracy do minut: automatyczne maskowanie, usuwanie obiektów, czyszczenie dźwięku i wyrównywanie kolorów są teraz w zasięgu każdego. Ale zawsze obowiązują dwa ograniczenia. Pierwsza ma charakter techniczny: każda interwencja może powodować artefakty (ślady duchów, stłumiony dźwięk, wymyślone szczegóły), dlatego należy ją przeprowadzać z umiarem i porównywać z oryginałem. Drugie ma charakter etyczny: ograniczanie szumu i wyjaśnianie jest dozwolone, ale zmienianie rzeczywistości – zwłaszcza w wiadomościach i dokumentach – wprowadza w błąd. AI dopracowuje obraz i dźwięk; zachowujesz realizm i twórczy ton.
Zadanie aplikacji
Wybierz zaszumione nagranie dźwiękowe i lekko zniekształcony klip obrazu (być może własny materiał). Zastosuj oczyszczanie dźwięku w dwóch różnych dawkach i porównaj na ucho; Zwróć uwagę, w jakiej dawce naturalność jest zniekształcona. Spróbuj usunąć lub powiększyć obiekt na obrazie i porównać wynik z oryginałem, aby znaleźć co najmniej dwa oznaki artefaktu/fabrykacji. Jeżeli ten klip miałby zostać wykorzystany w filmie dokumentalnym, zapisz powody, dla których nie podjąłbyś się interwencji.
lista kontrolna
- [ ] Czy sprawdziłem każde zmienione/wyczyszczone wyjście w ruchu/odtwarzaniu i porównałem je z oryginałem?
- [ ] Czy utrzymałem poziom czyszczenia dźwięku w dawce, która nie spowoduje artefaktów?
- [ ] Czy sprawdziłem, czy wyjście skalowania/optymalizacji nie zawiera fałszywych szczegółów?
- [ ] Czy decyzję o kolorze podjąłem świadomie, w ramach twórczego wyboru?
- [ ] Czy utrzymałem granicę, która nie zniekształca rzeczywistości w treściach rzekomo prawdziwych?