720p變4k，哪款軟件最強大？
視頻縮放是剪輯師們經常需要做的事情，比如將720p的視頻素材放入1080p?的時間線，進行放大適配。
在一個項目中，混合一些低分辨率素材也是很常見的情況，尤其是在進行4K項目時，也許你有一些分辨率較低的素材，或者某天某臺攝影機設置了錯誤的分辨率。
但是簡單的縮放會使畫面看起來模糊，導致在節(jié)目QC中不過關。
那畫面能否在放大后仍然保證高清晰度的質量呢？
在以前，有一些工具能夠幫助我們進行畫質的上變換，讓畫面放大時盡可能保持更高質量的畫質。
例如，在After Effects中有“保留細節(jié)放大效果”效果，還有像?Grass Valley's Alchemist?這樣的硬件解決方案（主要用于幀速率轉換）。以及一些開源的解決方案，例如使用?FFMPEG內置的一些高質量過濾器。
多年來，好萊塢也一直在偽造“放大和增強”效果。
近幾年，伴隨著人工智的發(fā)展，通過AI算法已經能夠很好的彌補缺失的分辨率。達芬奇、Adobe Camera Raw、Topaz Video Enhance AI?等軟件，和Pixop等在線網站，以及很多的開源工具都是不錯的選擇。
人工智能如何提升畫質？
機器學習非常適合我們在放大圖像或視頻時，去找回丟失的像素。這只是一個簡單的想法，實施起來顯然會非常復雜。
給計算機的算法提供非常多的圖像或視頻，每個圖像或視頻都有低分辨率和高分辨率不同的版本，這樣計算機就會知道放大低分辨率圖像后“應該”有的樣子（視頻只是一系列連續(xù)的圖像）。
正如?Adob e?的?Eric Chan在關于?Adob e Camera Raw?新增功能的博客中所說：“這個想法是使用大量示例照片訓練計算機。具體來說，我們使用了數(shù)百萬對低分辨率和高分辨率圖像塊，以便計算機能夠弄清楚如何放大低分辨率圖像?！?/p>
然后，該算法學習如何根據(jù)它所學的內容，在提供給它的低分辨率圖像中自動填充缺失的信息，使畫面出現(xiàn)從未出現(xiàn)過的真實細節(jié)。?
哪款工具的算法最強大？
我決定進行兩個測試，對各種工具相互比較。當然，在理想情況下，你可以在不同類型的視頻上測試這些，如果你有時間的話非常建議你這樣去做。
我是單純通過眼睛來判斷的，可能比較主觀。我尋找的處理文件是盡可能最原圖像最小的文件，盡可能的清晰，而不是靠數(shù)字銳化。電影的截圖永遠不會像照片那樣清晰，這也是視頻和照片的不同之處。
測試?1?：從1080p到4K
這是在BMPCC4K?上以?4K 原始分辨率拍攝的一段素材。
隨后我在剪輯軟件中把它導出為1080p，然后在各種上變換工具里，將該素材從1080p重新放大回4K分辨率，并與原始的4k素材畫面進行比較（我主要截取了人物眼睛處的局部細節(jié)作為例子）。
相當于說：放大后的4k素材與原始4k素材畫面越接近，則效果越好。
?這是原圖像
以下是我按質量順序得出的排行榜：
Adobe Camera Raw
Topaz Video Enhance AI
Pixop
Topaz Gigapixel AI
Alchemist
Davinci Resolve Super Scale
After Effects Detail-preserving Upscale
1.?Adobe Camera Raw
原始4k與Adobe Camera Raw上變換4k
在我看來，Adobe Camera Raw?中Enhance新功能在第一次測試中名列前茅，與原圖像4k版本幾乎沒有區(qū)別，但在工作流程方面卻是最糟糕的，因為它是為靜態(tài)圖像設計的。
如果這是值得的話，它需要先將剪輯導出為?TIFF?圖像序列（ACR不支持PNG），然后通過Bridge或Lightroom將這些圖像導入ACR，然后在幻燈片中選擇所有這些圖像，按住?option/alt?（控制對話框），右鍵單擊圖像并選擇增強創(chuàng)建一個超縮放的DNG序列。
然后將其批量轉換為TIFF?或PNG序列并批量重命名，使其末尾有數(shù)字排序，然后再將所有這些正確導入Premiere。很少有人會在這上面花這么多時間，但是這項技術確實很有效果。
2.?Topaz Video Enhance AI
原始4k與Topaz上變換4k
排在第二位的是?Topaz Video Enhance AI。在這個2x測試中，我發(fā)現(xiàn)?Artemis High Quality?效果最好。
我發(fā)現(xiàn)當導入視頻時，它會打亂視頻當中的色彩，而導入圖像序列則表現(xiàn)很好。它也需要非常好的硬件以及大量的時間?？梢赃x擇混合少量的膠片顆粒，效果會很好。
3.pixop
原始4k與pixop上變換4k
第三名是Pixop，在我看來，他的上變化結果質量比Topaz略有下降。而且，它需要付費使用，處理是在云上完成，對某些人可能適用。
4.?Topaz Gigapixel AI
原始4k與Alchemist上變換4k
排在第五位的是Alchemist，它在提升畫質方面做得相當不錯，與眾所周知的去隔行和幀速率轉換相比，這并不是?Grass Valley?炫耀的東西。
我用的Alchemist軟件版本叫“Alchemist File”（在這次測試之前我不知道可以在自己的電腦上運行它?。?/p>
它有一個名為Quasar的內置引擎，對提升畫質進行了優(yōu)化，但在我的測試中，它與標準引擎相同。這個軟件的設計和定價通過機房中的磁帶運行，需要付費使用。
6.?達芬奇 Super Scale
原始4k與達芬奇上變換4k?
排在第六位的是我在16和17版本上測試的達芬奇?Super Scale?功能（右鍵單擊片段-選擇片段屬性就能搞定）。
達芬奇放大后的質量表現(xiàn)比較一般，尤其?BMD聲稱機器學習可以實現(xiàn)這種效果。我可以很明顯看到眼睛周圍的偽影，而且看起來非常不真實。
盡管如此，它還是比簡單的縮放要好，如果你真的需要達芬奇中完成，它最大的優(yōu)勢就是工作流程上會簡單很多，只需要在剪輯界面點幾個按鍵就行，很快速方便。除此之外，一個有經驗的調色師也會使用其他方式來掩蓋這個偽影。
7.?AE Detail-preserving Upscale
原始4k與AE細節(jié)保留高檔結果
排在第七位的是?After Effect?的?Detail-preserving Upscale?效果，如果你在Premiere?中完成，它有一個同樣簡單的工作流程，但在質量上同樣不是太好，盡管會比簡單的縮放會強一些。
測試?2：從?720p?到?4K UHD
這次測試加入了更多的軟件，從?720p?升級到?4K UHD?需要?3?倍變焦。結果相似，但確實對排行榜進行了一些調整，Topaz排在榜首。
這里的主要問題是?Adobe Camera Raw?不允許你進行兩次?2?倍的超縮放。當然這個問題是可以解決的，但是測試后，第二個文件，雖然像素是兩倍，但質量相同。
上變換質量排行榜
Topaz Video Enhance AI
Topaz Gigapixel AI
Adobe Camera Raw
Alchemist
Pixop
Davinci Resolve SuperScale
After Effects Detail-preserving Upscale
1. Topaz Video Enhance AI
Topaz Video Enhance AI?在這次測試中表現(xiàn)非常好，即使是放大三倍也非常有效。而且我發(fā)現(xiàn)這次Gaia的預設效果更好，其實我我發(fā)現(xiàn)，確實需要對剪輯的預設都進行檢查，以查看哪個效果最好。不過，這非常非?；〞r間。
2. Topaz Gigapixel AI
盡管它是為靜態(tài)圖像設計的，但我覺得Topaz還是可以排在第二名。如果他們提供了調整銳化控制的選項，則很有可能可以排到榜首。
3. Adobe Camera Raw
這里的主要問題是?Adobe Camera Raw?不允許你進行兩次2倍超縮放。當然，這個問題是可以解決的，但是在實際測試之后，第二個文件，雖然像素是兩倍，但質量相同。
4.?Alchemist
這里的清晰度明顯下降，你可能會質疑它的排名。我把它放在這里的原因是，雖然畫面看起來更虛了，但至少沒有產生頭疼的偽影，
5. Pixop
雖然它非常清晰，但我發(fā)現(xiàn)眼睛周圍和皮膚上的偽影會影響注意力。
6.?達芬奇?SuperScale
與此類似，達芬奇的偽影問題比較嚴重，我發(fā)現(xiàn)很難在它和?After Effects?之間做出選擇。
7. After Effects Detail-preserving Upscale?
After Effects?的表現(xiàn)與Pixop類似，但要柔和一些，但偽影明顯一些。
總結
雖然在上變換的質量上，一些工具顯得更好，但到目前為止，最容易使用的是仍然是達芬奇和?AE。
特別是達芬奇，作為一款剪輯、調色、特效一體的軟件，在其中進行這樣的處理，只是點點鼠標的事情，也不會影響整個工作流程，我非常推薦。
Adobe Camera Raw?的工作流程對于大多數(shù)人來說可能太難了。一些機房將在硬件或軟件方面配備?Alchemist，這是一個不錯的選擇。但對我來說，Topaz?的專用AI?工具和?Pixop?等在線處理是值得重視的。
人工智能已經取得了不錯的成果，但更重要的是它應該每年都變得更好。這些公司每天都在訓練他們的算法，令人興奮和害怕的是，過一段時間他們會變得足夠聰明，可以自己訓練自己。
原文鏈接：https://www.provideocoalition.com/a-i-upscaling-software-shootout/
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