新登場
DxO AI マスク
マスキングと部分調整の
新スタンダード
マスキングが
変わらざるを得なかった理由
写真を愛するフォトグラファーにとって、効率と精度は重要です。新しい DxO AI マスクと U Point™ テクノロジーの力を組み合わせることで、DxO PhotoLab は可能性の限界を押し広げ、フル解像度で比類のない精度を実現します。
解像度の
課題
フル解像度の画像（ここでは 2,000万画素）
写真が動画編集やスマートフォンの処理と一線を画すのには、次のような理由があります。
課題は、小さなマスクを大きくすることだけではありません。
5,000万画素の RAW ファイルで作業する場合、
シンプルな補完法では十分ではなく、エッジがギザギザになり、細かなディテールが失われ、
高度な 5段階の
処理経路：
DxO AI マスク
DxO のエンジニアリングチームは、カスケード方式の 5段階の処理経路を開発しました。この処理経路は、
2つの方式を使った例を見てみましょう。被写体タイプは「動物」で、反射に対してはユーザーが描いた境界ボックスを使用して選択します。
第 1 ステージ：
インテリジェントな被写体認識（セマンティックボックス作成）
この処理は、ユーザーが求めるものを理解する高度なニューラルネットワークを使用して開始されます。 「空」、「人」または任意の被写体タイプを選択すると、システムは関連する被写体を特定し、被写体が存在する大まかな領域を示す最初の境界ボックスを生成します。
最初のステージでは低解像度。
第 2 ステージ：
最初の AI セグメンテーション
各境界ボックス内で、最新のセグメンテーションテクノロジーを適用し、最初のマスクを作成します。 これらは低解像度で実施されますが、セマンティックな理解力に優れているため、色やトーンが似ている場合でも、被写体をバックグラウンドと区別します。
第 3 ステージでの解像度の向上。
第 3 ステージ：
確率的アップスケーリング
（画像マッティング）
このステージは、興味深い段階です。 特別な画像マッティングアルゴリズム（従来はグリーンスクリーンエフェクトを使った動画制作に使用されていたもの）を適用して解像度を 4倍に増やすと同時に、重要なグレースケール情報を追加します。 これにより、シンプルなバイナリーマスクが、部分的な透明度やエッジのソフトさを把握する確率的マップに変わります。
第 4 ステージ：
高解像度の調整（ガイド付きフィルタリング）
ガイド付きフィルタリングを含む高度な信号処理技術が、マスクを最終解像度の半分にします。 このステージでは、計算効率を維持しながら詳細なディテールを保持します。これは、レスポンシブな編集には不可欠です。
第 5 ステージでのフル解像度。
第 5 ステージ：
最終解像度
最終ステップでは、フルイメージの解像度に向上し、2,000万画素で作業していても、1 億画素で作業していても、ピクセル単位の正確さを確保できます。
テクノロジーを超えて：
統合のメリット
DxO は、すでにうまく機能していたものを放棄しませんでした。 写真を愛するフォトグラファーから 20年以上も信頼されている DxO の
色が似たレザーの椅子の前にいる人を選択する場合、色ベースの選択では苦戦するケースでも、セマンティック選択は優れています。 ところが、ハイライトを保持したまま顔の影がかかった側だけを調整する必要がある場合、
シームレスに統合された 2つのテクノロジーを指先で使用できるということです。 複雑な被写体では
段階フィルタと DxO AI マスクの組み合わせ
を使った統合の例
DxO AI マスクと
U Point テクノロジー（コントロールポイント）
を使った統合の例
未来が、ここに
その結果が、これまでに見たあらゆるものを超える
次世代の部分調整に、ようこそ。
機能制限なし、
支払い情報不要
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写真を愛するフォトグラファーのために。