AI Denoise有時真係好假

冇Denoise


AI Denoise後



AI Denoise完張想的毛真係似AI相咁假，我寧願要重noise當懷舊算數

咁你de 完noise 再用AI 加翻d 新noise 上去咪得囉

我盲睇唔出分別

放到最大睇

+1

攝影台？

應該可以較到冇de得咁勁？

可以，但有時都好假。

用緊邊個AI?

只係oversmooth咗少少texture已經算係咁
可能等多一兩年可以突破到個barrier嘅

利申讀過

lightroom

個原理大約係點？

其實主流都係拎一堆paired data(noisy image<=>clean image)，用一啲已知嘅constraints（例如最基本係output要係同clean image一樣﹑張相嘅edge要夠sharp）去train個black box出嚟
第一個難點係paired data本身取得成本高兼容易有bias，即係你可以諗下你點樣先可以拎到同一張相嘅noisy version同clean version（仲要大量），咁有啲人就係用clean image加啲人工noise上去就當係paired data
而呢個就衍生第二個問題，你點樣去model啲noise，簡單主流就用Gaussian Model（成日聽到嘅Normal Distribution），但現實話比你聽Gaussian未必cover哂咁多種noise，所以用Gaussian加人工noise呢個做法train出嚟嘅AI都好局限
所以之後就有人提出直接搵一堆noisy image去train，甚至用input image（你想denoise張相）本身去快train，但涉及嘅數學model就越來越複雜

thx

我平時都係de少少算

影raw
Manual de noise 都唔用
夠哂真