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AI를 가진 사진에서 백색 균형과 색깔 던지기를 고치는 방법

사진은 날카롭게 할 수 있고 잘 노출된 그러나 아직도 색깔 균형이 떨어져 있기 때문에 틀린 느낌. 실내 전구는 장면 오렌지를 밀어서, 그늘은 너무 파랗게 만들 수 있습니다, 형광은 녹색을 소개할 수 있고, 혼합 점화는 동일한 구조의 다른 부분에 있는 다른 던지기를 창조할 수 있습니다. AI 증진은 그 관계, 그러나 정확한 보기 색깔을 rebalance 도울 수 있습니다 주의깊은 시각 검사를 요구합니다.

백색 균형은 빛의 색깔을 통제합니다, 사진의 작풍

백색 균형은 중립 목표가 다른 광원의 밑에 중립적 나타나는 것을 의미하지 않습니다. 그것은 영화 급료를 적용하거나 이미지의 예술적인 팔레트를 바꾸기와 동일하지 않습니다입니다.

따뜻한 일몰이 여전히 보정 후 따뜻하게 느끼기 때문에 그 차이는 분명합니다. 목표는 원치 않는 캐스트를 제거하기 위해 모든 deliberate 색상 관계를 중화하지 않습니다.

대신에 시각적 앵커를 사용합니다.

당신이 소집 될 것으로 예상되는 개체를 찾습니다 : 흰색 셔츠, 회색 벽, 종이, 실버 표면 또는 중립 제품 포장. 결과는 너무 따뜻하거나 너무 차갑게 될지 결정할 때 유용합니다 참고 사항입니다.

피부는 또한 닻일 수 있습니다, 그러나 그것은 단 하나 보편적인 색깔로 대우되어야 합니다. 다른 복합물은 다른 undertones를 포함하고, 좋은 개정은 동일한 hue에 각 얼굴을 강제하는 것보다 변이를 보존합니다.

혼합 조명은 가장 어려운 케이스입니다.

창문, 따뜻한 천장 전구 및 색 스크린에서 같은 시간에 일광을 포함 할 수 있습니다. 하나의 글로벌 교정은 다른 악화 만들기 동안 한 영역을 향상시킬 수 있습니다 .

혼합 빛 장면에서, 중요한 주제가 처음에 코헤란을 보이는지 판단합니다. 지역 사이의 색상 차이는 물리적으로 정확하고 남아 있어야합니다.

형광등 또는 LED 빛에 있는 녹색과 magentas를 보십시오

싼 LEDs 및 형광 근원은 간단한 온난한 차가운 과실 보다는 더 명백한 녹색 또는 magenta 던지기를 소개할 수 있습니다. 그들은 수시로 피부, 회색 벽 및 백색 의류에서 눈에 보입니다.

강화 후, 소스와 인근 중립 참조로 그 영역을 비교합니다. 녹색을 제거하는 보정은 피부가 강하게 마 시스타를 균형 잡힌 결과가 아닙니다.

제품 색상 정확도는 여분의 주의를 요구합니다

상업적인 이미지를 위해, 제품의 진짜 색깔은 장면의 미적 감각 보다는 더 많은 것 사정할 수 있습니다. 셔츠, 화장품, 그려진 목표 또는 포장은 매력으로 이동하지 않아야 합니다 그러나 inaccurate hue.

색상이 상업적으로 중요할 때 신뢰할 수있는 참조를 유지하십시오. AI 향상은 전반적인 균형을 향상시킬 수 있지만 최종 승인은 실제 객체 또는 측정 된 참조 이미지에 근거해야합니다.

색깔 개정 및 색깔 등급은 다른 단계입니다

수정은 기술적으로 일관성을 만들 것을 목표로; grading deliberately는 그것을 작풍을 줍니다. 당신이 온난한 영화 보기를 원하면, 차가운 편집 보기 또는 극적인 팔레트는, 근원을 첫째로 정하고 그 후에 작풍하는 보통 세탁기술자입니다.

이 순서는 당신을 중립, 믿을 수 있는 기초 제공하고 나중에 창조적인 선택을 통제하게 쉬운 줍니다.

AI로 White Balance를 해결하는 실용적인 4단계 워크플로우

AI로 흰색 균형을 고정하기위한 올바른 소스를 선택하는 방법

소스는 AI로 흰색 균형을 고정하기위한 실용적인 천장을 설정합니다. AI는 재발급 또는 재구성 정보를 할 수 있지만 AI 결과가있는 수정 화이트 밸런스는 카메라 또는 스캔이 기록되지 않은 세부 사항의 정확한 복구를 보장 할 수 없습니다.

AI를 가진 고침 백색 균형은, 가능한 한 때 본래 파일로 시작되고, 개량하기 전에 불필요한 여과기를 검열하고 피하는 관련 주제를 충분히 지킵니다. AI, 압축, 동의 흐림, 클립을 씌운 하이라이트를 가진 조정 백색 균형에서는, 쇄석한 그림자 및 작은 얼굴은 항상 사진이 비싸지 않습니다, 그러나 각 1개의 변화는 현실적인 개선이 같이 보이기 위하여 보입니다.

• AI를 가진 백색 균형을 고치기를 위해, 스크린 샷 또는 재 공유된 사본에 고품질 원본을 선호하십시오.
• 조명, 가장자리 및이 작업과 관련된 관점을 판단하기 위해 충분한 상황에 따라 유지하십시오.
• 향상 단계의 앞에 아름다움 여과기 또는 무거운 날카롭게 하기 피하십시오.
• 처리 후 확인해야 할 지역이 없습니다.
• untouched 원본을 저장하십시오 그래서 생성한 결과는 항상 믿을 수 있는 참고가 있습니다.

AI를 가진 고침 백색 균형 후에 검열하는 무엇

AI로 고정 화이트 밸런스를 검토하는 동안, 두 가지 스케일을 사용합니다. 일반보기 크기에서 사진이 더 명확하게 통신하고 여전히 동일한 장면처럼 느껴지며, 이 워크플로우를 검사하기 위해 줌은 실수로 재 해석 할 수 있습니다.

AI를 가진 고침 백색 균형은, 정체성, 원본 및 로고를 위한 얼굴을, 짜임새, 그리고 기하학을 위한 똑바른 선 또는 반복한 본을 위해 실제적인 정확도, 머리 또는 희게합니다. AI를 사용하는 백색 균형을 고치는 경우에 상업적으로, 매력 때문에 결과를 개량하기 때문에 믿을 수 있는 참고로 중요한 색깔과 제품 특징을 비교하십시오.

AI 시나리오와 일반적인 수정 화이트 밸런스

AI로 흰색 균형을 고정 할 때 일반적인 실수

AI 실수를 가진 일반적인 고침 백색 균형은 동일한 문제로 각 질 결점 대우입니다. AI를 가진 백색 균형을 고치기 전에, 지배적인 한계를 진단하고십시오, 그 후에 강화해, 얼굴을 강화하고, Restore, 샤프엔, Unblur 또는 Upscale를 실제로 필요로 하는 무슨에 따라.

AI, 더 강한 대조 곡선, 스무더 표면 또는 더 단단한 가장자리를 가진 백색 균형은 첫째로 감당할 수 있습니다, 그러나 본래는 진실한 정보를 포함할지도 모릅니다. AI를 가진 고침 백색 균형을 위해, 측에 의하여 버전 측을 비교하고 믿을 수 있는 구조 희생 없이 읽을 수 있는 것을 개량하는 것을 선택합니다.

반복 처리는 AI로 백색 균형을 고치기 위한 또 다른 위험입니다 각 통행은 이전 버전에서 artifacts를 증폭할 수 있기 때문에. AI를 가진 백색 균형을 한 번 고침하면 당신은 강한 결과를, 반복적으로 동일한 생성한 산출을 강화하는 실험을 위해 그 파일에서 분지합니다.

AI 결과와 흰색 균형을 결정하는 방법은 실제로 더 나은

AI를 가진 백색 균형을 고치기를 위해, 목적지는 우선권 변화합니다: 가족 사진은 인식할 수 있는 얼굴 및 대기권을 평가할지도 모르고, 상업적인 이미지는 정확한 색깔과 물자를 요구할지도 모릅니다, 사회적인 이미지에는 소형에 청결한 세부사항이 필요하고, 고고학 이미지는 현대 날카로움에 전례를 전할지도 모른다.

AI 결과에 대한 수정 화이트 밸런스를 유지하기 전에 중요한 주제가 읽기 쉽고 의미있는 정보가 살아남을지 여부, 이미지는 여전히 하나의 일관성 사진처럼 작동한다는 것을 물어보십시오. 코헤어스가 AI와 흰색 균형을 고정하는 동안 실패하면 다른 개선 패스는 일반적으로 값보다 더 많은 위험을 만듭니다.

AI와 함께 화이트 밸런스를 고정하는 것은 더 큰 편집 작업 흐름에 적합합니다.

AI를 가진 백색 균형을 고치는 것은 단지 1 단계이고 사진은 또한 새로운 배경, 옷장 또는 포즈를 필요로 하고, 중요한 semantic 변환을 첫째로 만들고 최종 버전을 닦기 위하여 적당한 증진을 이용합니다.

소스가 다른 SmartGeniusAI 도구에 대해 너무 약해지면 안정적 인 기본을 만들기 위해 필요한 AI 보정과 최소 수정 화이트 밸런스 만 사용합니다. AI와 흰색 균형을 고정하려면 이정표 버전 – 리소스, 품질 패스, 주요 편집 및 최종 광택이 유지되므로 전체 프로젝트를 재구성 할 필요가 없습니다.

AI로 흰색 균형을 고정하기위한 최종 검토 체크리스트

• AI 결과에 대한이 수정 화이트 밸런스에서 노출은 강조 표시 또는 그림자를 파괴하지 않고 더 읽을 수 있습니다.
• AI, 색상 및 흰색 균형과 고정 화이트 밸런스는 특정 주제와 장면에 견딜 수 남아.
• AI 소음 감소를 가진 고침 백색 균형은 진짜 피부, 머리, 직물 또는 물자 짜임새를 보존합니다.
• AI를 가진 고침 백색 균형에 있는 가장자리 정의는 눈에 보이는 밝은 어두운 날카롭게 하는 망치 없이 개량합니다.
• AI 결과를 가진 수정 백색 균형에 있는 얼굴은 인식하고 표정, 나이 및 자연적인 asymmetry를 지킵니다.
• 텍스트, 로고 및 제품 세부 사항은 AI와 함께 흰색 균형을 고정하기위한 실제 정확도가 중요한 소스에 충실하게 유지됩니다.
• AI와 함께 고정 화이트 밸런스는 여전히 의도적 인 관객이 볼 수있는 크기에 일관성을 보입니다.

자주 묻는 질문

마무리

사진에서 화이트 밸런스와 컬러 캐스트를 수정하는 방법 AI 작업은 보존 일류 품질 워크플로우로 가장 잘 작동합니다. AI와의 화이트 밸런스를 고정하려면 명확하게 사진을 방지하는 제한을 수정하고 이미지가 정체성, 기하학, 재료 특성 또는 원래 장면 논리를 잃지 않고 깨끗이 표시되면 소스를 확보하십시오.

AI를 가진 백색 균형을 고치기를 위해, 가장 강한 결과는 사진 같이 아직도 느끼기 동안 이 기술적인 문제를 해결하는 버전입니다.

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