720p变4k,哪款软件最强大?

8月5日 11:00

视频缩放是剪辑师们经常需要做的事情,比如将720p的视频素材放入1080p 的时间线,进行放大适配。

在一个项目中,混合一些低分辨率素材也是很常见的情况,尤其是在进行4K项目时,也许你有一些分辨率较低的素材,或者某天某台摄影机设置了错误的分辨率。

但是简单的缩放会使画面看起来模糊,导致在节目QC中不过关。

那画面能否在放大后仍然保证高清晰度的质量呢?

在以前,有一些工具能够帮助我们进行画质的上变换,让画面放大时尽可能保持更高质量的画质。

例如,在After Effects中有“保留细节放大效果”效果,还有像 Grass Valley's Alchemist 这样的硬件解决方案(主要用于帧速率转换)。以及一些开源的解决方案,例如使用 FFMPEG内置的一些高质量过滤器。

多年来,好莱坞也一直在伪造“放大和增强”效果。

近几年,伴随着人工智的发展,通过AI算法已经能够很好的弥补缺失的分辨率。达芬奇、Adobe Camera Raw、Topaz Video Enhance AI 等软件,和Pixop等在线网站,以及很多的开源工具都是不错的选择。


人工智能如何提升画质?

机器学习非常适合我们在放大图像或视频时,去找回丢失的像素。这只是一个简单的想法,实施起来显然会非常复杂。

给计算机的算法提供非常多的图像或视频,每个图像或视频都有低分辨率和高分辨率不同的版本,这样计算机就会知道放大低分辨率图像后“应该”有的样子(视频只是一系列连续的图像)。

正如 Adob e 的 Eric Chan在关于 Adob e Camera Raw 新增功能的博客中所说:“这个想法是使用大量示例照片训练计算机。具体来说,我们使用了数百万对低分辨率和高分辨率图像块,以便计算机能够弄清楚如何放大低分辨率图像。”

然后,该算法学习如何根据它所学的内容,在提供给它的低分辨率图像中自动填充缺失的信息,使画面出现从未出现过的真实细节。 


哪款工具的算法最强大?

我决定进行两个测试,对各种工具相互比较。当然,在理想情况下,你可以在不同类型的视频上测试这些,如果你有时间的话非常建议你这样去做。

我是单纯通过眼睛来判断的,可能比较主观。我寻找的处理文件是尽可能最原图像最小的文件,尽可能的清晰,而不是靠数字锐化。电影的截图永远不会像照片那样清晰,这也是视频和照片的不同之处。


测试 1 :从1080p到4K

这是在BMPCC4K 上以 4K 原始分辨率拍摄的一段素材。

随后我在剪辑软件中把它导出为1080p,然后在各种上变换工具里,将该素材从1080p重新放大回4K分辨率,并与原始的4k素材画面进行比较(我主要截取了人物眼睛处的局部细节作为例子)

相当于说:放大后的4k素材与原始4k素材画面越接近,则效果越好。

 这是原图像



以下是我按质量顺序得出的排行榜:

  1. Adobe Camera Raw
  2. Topaz Video Enhance AI
  3. Pixop
  4. Topaz Gigapixel AI
  5. Alchemist
  6. Davinci Resolve Super Scale
  7. After Effects Detail-preserving Upscale


1. Adobe Camera Raw

原始4k与Adobe Camera Raw上变换4k


在我看来,Adobe Camera Raw 中Enhance新功能在第一次测试中名列前茅,与原图像4k版本几乎没有区别,但在工作流程方面却是最糟糕的,因为它是为静态图像设计的。

如果这是值得的话,它需要先将剪辑导出为 TIFF 图像序列(ACR不支持PNG),然后通过Bridge或Lightroom将这些图像导入ACR,然后在幻灯片中选择所有这些图像,按住 option/alt (控制对话框),右键单击图像并选择增强创建一个超缩放的DNG序列。

然后将其批量转换为TIFF 或PNG序列并批量重命名,使其末尾有数字排序,然后再将所有这些正确导入Premiere。很少有人会在这上面花这么多时间,但是这项技术确实很有效果。

2. Topaz Video Enhance AI

原始4k与Topaz上变换4k


排在第二位的是 Topaz Video Enhance AI。在这个2x测试中,我发现 Artemis High Quality 效果最好。

我发现当导入视频时,它会打乱视频当中的色彩,而导入图像序列则表现很好。它也需要非常好的硬件以及大量的时间。可以选择混合少量的胶片颗粒,效果会很好。

3.pixop

原始4k与pixop上变换4k


第三名是Pixop,在我看来,他的上变化结果质量比Topaz略有下降。而且,它需要付费使用,处理是在云上完成,对某些人可能适用。

4. Topaz Gigapixel AI

原始4k与Alchemist上变换4k


排在第五位的是Alchemist,它在提升画质方面做得相当不错,与众所周知的去隔行和帧速率转换相比,这并不是 Grass Valley 炫耀的东西。

我用的Alchemist软件版本叫“Alchemist File”(在这次测试之前我不知道可以在自己的电脑上运行它!)。

它有一个名为Quasar的内置引擎,对提升画质进行了优化,但在我的测试中,它与标准引擎相同。这个软件的设计和定价通过机房中的磁带运行,需要付费使用。

6. 达芬奇 Super Scale

原始4k与达芬奇上变换4k 


排在第六位的是我在16和17版本上测试的达芬奇 Super Scale 功能(右键单击片段-选择片段属性就能搞定)。

达芬奇放大后的质量表现比较一般,尤其 BMD声称机器学习可以实现这种效果。我可以很明显看到眼睛周围的伪影,而且看起来非常不真实。

尽管如此,它还是比简单的缩放要好,如果你真的需要达芬奇中完成,它最大的优势就是工作流程上会简单很多,只需要在剪辑界面点几个按键就行,很快速方便。除此之外,一个有经验的调色师也会使用其他方式来掩盖这个伪影。

7. AE Detail-preserving Upscale

原始4k与AE细节保留高档结果


排在第七位的是 After Effect 的 Detail-preserving Upscale 效果,如果你在Premiere 中完成,它有一个同样简单的工作流程,但在质量上同样不是太好,尽管会比简单的缩放会强一些。



测试 2:从 720p 到 4K UHD

这次测试加入了更多的软件,从 720p 升级到 4K UHD 需要 3 倍变焦。结果相似,但确实对排行榜进行了一些调整,Topaz排在榜首。

这里的主要问题是 Adobe Camera Raw 不允许你进行两次 2 倍的超缩放。当然这个问题是可以解决的,但是测试后,第二个文件,虽然像素是两倍,但质量相同。

上变换质量排行榜

  1. Topaz Video Enhance AI
  2. Topaz Gigapixel AI
  3. Adobe Camera Raw
  4. Alchemist
  5. Pixop
  6. Davinci Resolve SuperScale
  7. After Effects Detail-preserving Upscale


1. Topaz Video Enhance AI

Topaz Video Enhance AI 在这次测试中表现非常好,即使是放大三倍也非常有效。而且我发现这次Gaia的预设效果更好,其实我我发现,确实需要对剪辑的预设都进行检查,以查看哪个效果最好。不过,这非常非常花时间。

2. Topaz Gigapixel AI

尽管它是为静态图像设计的,但我觉得Topaz还是可以排在第二名。如果他们提供了调整锐化控制的选项,则很有可能可以排到榜首。


3. Adobe Camera Raw

这里的主要问题是 Adobe Camera Raw 不允许你进行两次2倍超缩放。当然,这个问题是可以解决的,但是在实际测试之后,第二个文件,虽然像素是两倍,但质量相同。

4. Alchemist

这里的清晰度明显下降,你可能会质疑它的排名。我把它放在这里的原因是,虽然画面看起来更虚了,但至少没有产生头疼的伪影,

5. Pixop

虽然它非常清晰,但我发现眼睛周围和皮肤上的伪影会影响注意力。

6. 达芬奇 SuperScale

与此类似,达芬奇的伪影问题比较严重,我发现很难在它和 After Effects 之间做出选择。

7. After Effects Detail-preserving Upscale 

After Effects 的表现与Pixop类似,但要柔和一些,但伪影明显一些。

总结

虽然在上变换的质量上,一些工具显得更好,但到目前为止,最容易使用的是仍然是达芬奇和 AE。

特别是达芬奇,作为一款剪辑、调色、特效一体的软件,在其中进行这样的处理,只是点点鼠标的事情,也不会影响整个工作流程,我非常推荐。

Adobe Camera Raw 的工作流程对于大多数人来说可能太难了。一些机房将在硬件或软件方面配备 Alchemist,这是一个不错的选择。但对我来说,Topaz 的专用AI 工具和 Pixop 等在线处理是值得重视的。

人工智能已经取得了不错的成果,但更重要的是它应该每年都变得更好。这些公司每天都在训练他们的算法,令人兴奋和害怕的是,过一段时间他们会变得足够聪明,可以自己训练自己。

原文链接:https://www.provideocoalition.com/a-i-upscaling-software-shootout/


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