Статья из рубрики «Эксперименты», посвященная моему знакомству с возможностями Topaz DeNoise AI - инструмента для подавления шума на фотографиях.

На днях просматривал свои старые стрит-фотографии. Обратил внимание на шумы на карточках, снятых в вечернее время суток. Честно признаться, меня особо никогда не интересовал этот вопрос ни на одной из систем. Я достаточно спокойно отношусь к шумам на фотографиях (если они, конечно, не жутко дикие 😬). И часто специально добавляю эффект пленочного зерна при постобработке.
В последнее время стал снимать на Fujinon 27/2.8 WR, и его диафрагменных возможностей мне не всегда хватает во время вечерних прогулок. В обзоре про линзу об этом рассказывал. Работа фуджи на ISO до 3200 для моих задач меня полностью устраивает. Но в случае с 27 мм невольно приходится переходить этот предел, снимая на ISO 6400, что уже чревато понятными последствиями. В добавок ко всему еще и конвертер, в котором я проявляю фотографии (напомню, что это Lightroom), меня не особо впечатляет своими возможностями подавления шума.
Конечно, для любительских картинок на память, которые я получаю в итоге, описанная выше проблема не сильно критична. Но все же хотелось бы как-то улучшить ситуацию. Поэтому задался целью и посмотрел, что сейчас может предложить “рынок” программного обеспечения при работе с картинками, снятыми на высоких значениях ISO. Поменялось ли что-то кардинальным образом за последнее время?
Вообще, на мой взгляд, этот вопрос достаточно интересный, потому как упирается в тему AI (искусственного интеллекта). Нейронные сети все больше набирают обороты в нашей жизни и, конечно же, им нашлось полезное применение в фотографии. Сейчас даже на бюджетных смартфонах есть куча “помогаторов”, созданных с применением алгоритмов AI. И многие пользователи об этом даже не задумываются.
Так вот погуглил и наткнулся на такое программное обеспечение, как Topaz DeNoise AI (кто-то, возможно, уже слышал и даже пользуется). Почитал - в теории показалось интересным. Недолго думая, решил проверить его в деле. Отыскал старые проблемные “равки”, обработал их сначала в Lightroom с применением внутреннего инструмента Noise Reduction, затем сравнил результаты с полученными в Topaz.



Забавно, но при небольших временных затратах и простоте использования (всего несколько кнопок), получается довольно прилично. Гораздо лучше, чем в Lightroom. Как обычного фотолюбителя, результат работы программы меня устроил, и теперь я знаю, как решить свою проблему 🤗
Но удивил даже больше не итог работы DeNoise AI, а следующий момент - что при таких раскладах ждет будущее фототехники? Если раньше гиганты фотоиндустрии боролись с шумами на уровне "железа", изобретая новые, более технологичные матрицы, вероятно, теперь они смогут достигать приемлемых результатов на уровне софта, совершенствуя алгоритмы обработки. И значит в скором времени производители будут вести “битву” не только за лучший сенсор, но и за программное обеспечение, используемое в своих камерах.
Такие мысли на сегодня. Кому интересна тема Topaz, берите на заметку. Ну, а я, как всегда, буду рад услышать ваше мнение на тему борьбы с шумами в комментариях. Посоветуйте, если есть что-то лучше. Хорошего дня!
Если статья вам понравилась, и информация в ней оказалась полезной, поддержите блог, нажав на кнопки «Поделиться».
Также можно выразить благодарность в виде доната:
Спасибо за поддержку!
Приветствую,
меня тоже тема подавления шумов не очень интересовала, но я уже пару раз слышал о Topaz DeNoise AI. Вот думаю попробовать. Опишите в вкратце алгоритм работы обработки, если не трудно. Я правильно понимаю, что сначала все обрабатывается в Lightroom или C1, а потом готовый jpeg в Topaz. Или правильно делать наоборот, сначала убрать шумы в Topaz, а потом делать все отслоенное?
Приветствую! Да, абсолютно верно. Сначала обрабатываю фото в Lightroom (с шумом не выполняю никаких манипуляций). Потом готовый Jpeg открываю уже в Topaz DeNoise. Осталось только поиграться с настройками бегунков или выбрать готовый профиль. Меня, например, полностью устраивает или Standart, или Clear. В зависимости от ситуации.