Lợi nhuận:
- Hiểu biết về các công cụ tạo mặt nạ được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (rotoscoping), loại bỏ đối tượng, nâng cấp và loại bỏ tiếng ồn
- Khả năng chuẩn bị và sửa đổi bản nháp phân loại màu và làm sạch âm thanh với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo
- Có thể hiểu rằng cải tiến tự động có thể bịa đặt các chi tiết (tạo tác) và giới hạn đạo đức của việc bóp méo hiện thực trong nội dung phim tài liệu/tin tức.
Khi chỉnh sửa xong, video đã sẵn sàng “tự sự” nhưng vẫn chưa được trau chuốt “cả về mặt hình ảnh và âm thanh”. Giai đoạn đánh bóng cuối cùng này—làm sạch màu sắc, âm thanh, hiệu ứng và nâng cao—là lớp chuyển video từ nghiệp dư sang chuyên nghiệp. Theo truyền thống, hầu hết việc này đòi hỏi chuyên môn và thời gian: tạo mặt nạ bằng tay để xóa một vật thể khỏi khung hình, xử lý âm thanh tinh xảo để loại bỏ tiếng ồn ào của một cuộc phỏng vấn. Trí tuệ nhân tạo vừa tăng tốc các nhiệm vụ này vừa hạ thấp ngưỡng chuyên môn. Nhưng các công cụ nâng cao có một mối nguy hiểm đặc biệt: đôi khi chúng "trang điểm" những chi tiết không tồn tại. Trong bài này chúng ta sẽ đề cập đến cả sức mạnh và giới hạn của thực tại.
Điều khoản. Masking/rotoscoping là chọn một đối tượng bằng cách tách từng khung hình (để thay nền, xóa đối tượng). Xóa đối tượng là xóa một phần tử không mong muốn (điện thoại, logo, người) khỏi hình ảnh và điền vào nền. Nâng cấp độ phân giải là nâng hình ảnh có độ phân giải thấp lên hình ảnh có độ phân giải cao hơn. Khử nhiễu là để giảm nhiễu trong hình ảnh hoặc âm thanh trong âm thanh. Phân loại màu sắc là tạo ra bầu không khí bằng cách điều chỉnh màu sắc và tông màu của hình ảnh. Tạo tác là sự biến dạng nhân tạo, không mong muốn hoặc chi tiết bịa đặt được đưa vào trong quá trình sàng lọc.
Hiệu ứng hình ảnh được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo
Công việc từng khiến biên tập viên mất nhiều ngày giờ chỉ mất vài phút. Tạo mặt nạ tự động có thể tách một người khỏi nền mà không cần màn hình xanh. Xóa đối tượng có thể xóa thùng rác, micrô hoặc người không mong muốn khỏi khung và điền vào nền một cách thông minh. Việc thay đổi nền và theo dõi chuyển động phần lớn đã trở nên tự động hóa. Đây là một bước nhảy vọt về năng suất thực sự. Nhưng kết quả không bao giờ được chấp nhận một cách mù quáng: khi xóa đối tượng, nền có thể để lại dấu vết "ma"; mặt nạ có thể nhấp nháy ở tóc và các cạnh; Vùng được lấp đầy có thể không tương thích với các mô xung quanh. Mỗi khung hiệu ứng phải được kiểm tra ở chế độ toàn màn hình và chuyển động.
Màu sắc và âm thanh: khởi động tự động, đánh bóng con người
Trong hiệu chỉnh màu sắc, AI có thể tự động điều chỉnh cân bằng trắng và cân bằng độ phơi sáng hoặc thậm chí đề xuất “giao diện điện ảnh”. Đây là một điểm khởi đầu tốt, nhưng màu sắc cũng là một công cụ biểu đạt: tông màu lạnh truyền tải sự căng thẳng, tông màu ấm truyền tải sự thân mật. Để quyết định sáng tạo này tự động làm phẳng cảm xúc của video. AI cân bằng; Bạn tạo ra bầu không khí.
AI trong việc làm sạch âm thanh ngày nay rất mạnh mẽ: nó có thể giảm tiếng ồn xung quanh, tiếng ồn điều hòa, tiếng vang và thậm chí cả gió ở một mức độ nào đó; Nó có thể làm nổi bật cuộc trò chuyện. Nhưng việc làm sạch quá mức khiến âm thanh bị bóp nghẹt và giả tạo, giống như "dưới nước"; Các âm thanh như "s" và "t" có thể bị méo (tạo tác). Nguyên tắc: kiểm tra việc làm sạch tai và giữ ở mức độ vừa phải. Mục đích không phải là làm cho âm thanh trở nên khô khan mà là làm cho nó trở nên tự nhiên và dễ hiểu.
Bảng sau đây tóm tắt các công cụ khắc phục theo mục đích và rủi ro:
giao dịch
Đóng góp của AI
Rủi ro chính
kiểm soát
loại bỏ đối tượng
Tự động điền
Dấu vết ma quái, kết cấu không khớp
Xem toàn màn hình hoạt hình
nâng cấp
tăng độ phân giải
Chi tiết chế tạo, mặt nhân tạo
So sánh với bản gốc
Khử nhiễu (hình ảnh)
Giảm ngứa ran
Cực kỳ mềm mại, kết cấu nhựa
Kiểm soát mất chi tiết
làm sạch âm thanh
Giảm tiếng ồn/tiếng vang
Âm thanh bị bóp nghẹt, nhân tạo, giả tạo
Bằng tai, vừa phải
Chỉnh sửa màu sắc
Tự động đồng bộ hóa
Cái nhìn vô cảm, phẳng lặng
Quyết định giai điệu sáng tạo nằm trong tay con người
Giới hạn thực tế: khi cải tiến là phi đạo đức
Đây là khái niệm quan trọng nhất. Các công cụ nâng cao độ phân giải và loại bỏ nhiễu có thể tạo nên những chi tiết không có trong thực tế. Khi làm sắc nét một khuôn mặt bị mờ, người nâng cấp có thể "tạo ra" các đặc điểm trên khuôn mặt không thực sự tồn tại - một khuôn mặt trông giống người đó nhưng không phải là họ. Đây có thể không phải là vấn đề với nội dung hư cấu hoặc thẩm mỹ; Nhưng việc bóp méo hiện thực trong tin tức, phim tài liệu, pháp y và nội dung được cho là có thật là trái đạo đức. Việc “làm rõ” hình ảnh camera an ninh và đọc biển số xe thực chất có thể là đọc biển số xe do người mẫu chế tạo. Quy tắc rất rõ ràng: cho phép giảm nhiễu và làm sắc nét; Nhưng việc thay đổi ý nghĩa của nội dung, lời nói hoặc một chi tiết thực tế sẽ gây hiểu nhầm.
Lưu ý: Việc cải thiện nội dung phim tài liệu và tin tức chỉ nên giới hạn ở việc "làm cho những gì hiện có trở nên rõ ràng hơn". “Thêm những gì không tồn tại” (chi tiết khuôn mặt, biển số xe, lời nói) gây hiểu lầm cho người xem và hủy hoại sự tự tin nghề nghiệp. Khi nghi ngờ, hãy giữ lại bản gốc và cho biết có sự can thiệp.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Dọn dẹp nhanh chóng. Một nhà làm phim tài liệu bị gió và tiếng ồn giao thông trong một cuộc phỏng vấn quay ngoài trời. Với khả năng làm sạch âm thanh, AI đã giảm tiếng ồn và nhấn mạnh lời nói; Anh ta kiểm tra kết quả bằng tai và đảm bảo rằng không có hiện vật nào. Không cần phải quay lại, cuộc phỏng vấn đã được lưu. Xe đã xóa âm thanh; người biên tập vẫn giữ tính tự phát.
Trường hợp 2 - Trình nâng cấp giả mạo. Một nhóm đã "làm rõ" hình ảnh khuôn mặt có độ phân giải thấp từ kho lưu trữ bằng cách nâng cấp hình ảnh đó và sử dụng nó trong phim tài liệu. Sau này, người ta hiểu rằng khuôn mặt trở nên rõ ràng có những nét không thực sự thuộc về người đó mà do người mẫu tạo nên. Độ tin cậy của bộ phim tài liệu đã bị nghi ngờ. Bài học: Kết quả nâng cấp không thể được coi là thực trên khuôn mặt/chi tiết được cho là có thật.
Trường hợp 3 - Làm sạch quá mức. Một biên tập viên đã rất tích cực làm sạch âm thanh của podcast để làm cho nó trở nên "hoàn hảo". Kết quả là bị bóp nghẹt, dưới nước và nhân tạo; Người nghe cho biết âm thanh đó thật khó chịu. Cách đúng đắn là duy trì liều lượng làm sạch và so sánh bằng tai nhiều lần.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Các công cụ âm thanh/video hầu hết được vận hành bằng nút bấm, nhưng bạn cũng có thể nhờ trợ lý văn bản tạo kế hoạch quy trình làm việc.
Ham muốn yếu đuối:
Sửa chữa và tối ưu hóa âm thanh và video.
"Tốt nhất" không được xác định; Quy trình nào, liều lượng nào, biện pháp kiểm soát nào đều không rõ ràng.
Mong muốn mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: cố vấn quy trình làm việc sau sản xuất. Chất liệu: phỏng vấn chụp ngoài trời; Có tiếng gió hú, hình ảnh hơi nhiễu, có dấu hiệu không mong muốn ở hậu cảnh. Nhiệm vụ: Viết kế hoạch cải tiến từng bước. Trong mỗi bước: mục đích, cảnh báo liều lượng và phương pháp KIỂM SOÁT. Ràng buộc: Đây là TÀI LIỆU; Không đề xuất các biện pháp can thiệp sẽ thay đổi thực tế, chỉ đề xuất các hoạt động làm cho những gì hiện có có thể nhìn thấy/nghe được.
Những lỗi thường gặp
- Không xem khung hiệu ứng chuyển động. Dấu vết ma quái và nhấp nháy chỉ hiển thị khi phát lại.
- Làm sạch tiếng ồn quá mức. Khi vượt quá liều lượng, giọng nói trở nên khàn và giả tạo; hiện vật xảy ra.
- Nhầm đầu ra nâng cấp là thực. Có thể phù hợp với khuôn mặt/chi tiết mô hình; Nó không thể được sử dụng để khẳng định thực tế.
- Để màu tự động. Màu sắc là phương tiện biểu đạt; Quyết định cảm xúc thuộc về con người.
- Thay đổi hiện thực trong phim tài liệu Thêm những gì không tồn tại là sai lầm và vi phạm chuyên môn.
Mẹo: Khi chỉnh sửa, hãy luôn giữ bản gốc và thực hiện so sánh “trước/sau”. Một sự cải thiện nhỏ thường tự nhiên và an toàn hơn một sự can thiệp lớn.
Tóm lại
Trong hiệu ứng hình ảnh, nâng cao màu sắc và âm thanh, AI hạ thấp ngưỡng chuyên môn, giảm thời gian làm việc xuống còn vài phút: tự động tạo mặt nạ, loại bỏ đối tượng, làm sạch âm thanh và cân bằng màu sắc giờ đây đều nằm trong tầm tay của mọi người. Nhưng luôn có hai giới hạn được áp dụng. Đầu tiên là về mặt kỹ thuật: mọi can thiệp đều có thể tạo ra hiện tượng giả (vết ma, âm thanh bị bóp nghẹt, chi tiết bịa đặt) nên phải thực hiện có chừng mực và so sánh với bản gốc. Thứ hai là về mặt đạo đức: được phép giảm tiếng ồn và làm rõ, nhưng việc thay đổi thực tế - đặc biệt là trong tin tức và phim tài liệu - là sai lầm. AI trau chuốt hình ảnh và âm thanh; bạn duy trì chủ nghĩa hiện thực và giọng điệu sáng tạo.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chọn bản ghi âm ồn ào và clip hình ảnh hơi méo (có thể là cảnh quay của chính bạn). Áp dụng thanh lọc âm thanh ở hai liều lượng khác nhau và so sánh bằng tai; Lưu ý mức độ tự nhiên bị bóp méo. Hãy thử xóa hoặc nâng cấp một đối tượng trong ảnh và so sánh kết quả đầu ra với bản gốc để tìm ra ít nhất hai dấu hiệu giả tạo/bịa đặt. Nếu đoạn clip này được sử dụng trong một bộ phim tài liệu, hãy viết ra lý do tại sao bạn không can thiệp.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã kiểm tra từng đầu ra được hiệu ứng/làm sạch trong chuyển động/phát lại và so sánh với bản gốc chưa?
- [ ] Tôi có duy trì khả năng làm sạch âm thanh ở liều lượng không gây ra hiện tượng giả không?
- [ ] Tôi đã kiểm tra đầu ra nâng cấp/tối ưu hóa để phát hiện chi tiết giả chưa?
- [ ] Tôi có quyết định màu sắc một cách có ý thức như một sự lựa chọn sáng tạo không?
- [ ] Tôi có duy trì giới hạn không bóp méo hiện thực trong nội dung được cho là có thật không?