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[Nuke中的机器学习]第1集:运用CopyCat 修复虚焦的镜头
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运用CopyCat修复虚焦的镜头 有时,失焦的镜头需要"去除模糊"或锐化一下。然而当镜头很长,且演员的脸在移动时,就尤其困难了。 不过CopyCat——Nuke的机器学习工具,将为您完成所有的艰苦工作,节省您的时间和精力。 第1集:运用CopyCat 修复虚焦的镜头 在这个镜头中,我们有一个女演员,刚开始是对焦的,之后她向前走了一步,飘出了摄像机的焦平面。在镜头结束时,女演员的脸部是柔和的。 为去除镜头的模糊,将首先从她的脸上提取出高频细节,放在一个较柔和的画面上,同时匹配好灯光,创建出一个模糊帧。之后在去除了模糊的帧和模糊的帧之间的差异上训练CopyCat的算法。 等训练完成后,就可以对镜头中女演员的任何失焦部分进行去模糊处理了。 课程中的素材下载: https://learn.foundry.com/course/7115/view/deblur-out-of-focus-shots-using-copycat 第二部分:运用CopyCat对更复杂的画面进行去模糊处理 本教程中,Alfie将在第一部分课程的基础上,运用相同的素材,从一组更长的女演员失焦镜头中,修复出更加复杂的帧。 课程中将学习如何创建更多的对焦训练帧,让CopyCat获得更多的训练数据,进而助力CopyCat产生更好的结果。 Alfie还创建了用于参考的标识帧,即中性帧,来帮助训练CopyCat。 第二段视频强化了在第一段视频中所学到的技能和技巧,同时也将让您更深入地了解CopyCat的训练。 在课程文件标签页中可下载两个镜头的Nuke脚本来进行学习。Nuke脚本可用于Nuke和Nuke Indie版。但由于本教程是用Nuke Indie制作的,因此CopyCat训练文件不能用于Nuke。 不过,您可以在NukeX中运用所提供的脚本重新训练Copycat。
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