全新

DeepPRIME

人工智能革新了 RAW 图像的降噪能力和转换技术

减少 RAW 图像中的数字噪点是所有图像处理软件面临的重大挑战。DxO 在 2020 年推出首个基于尖端人工智能技术打造的同步去马赛克和降噪技术 DeepPRIME,实现了一次质的跨越。在 DxO PhotoLab5 中,其采用了深度学习算法的设计,尤其是 DeepPRIME 得到了显著改善,编辑和导出时间都大大降低。这些改进适用于所有设备,在装有 Apple Silicon 的 Mac 上的运行速度达到了此前惊人的 4 倍,在最优异的 Windows 电脑上达到了此前的 1.5 倍。

无与伦比的效果

在传统方法中,去马赛克和降噪是分开进行的。而 DxO DeepPRIME 采用整体方法,将这两个步骤合二为一,发挥出色性能。
最终的效果令人惊叹——DxO DeepPRIME 可去除噪点、复原信息,同时保留色彩细节。过渡变得更加自然流畅。相比长期以来被视为图像处理软件标杆的 DxO 去噪算法 DxO PRIME,DxO DeepPRIME 可在同等图像质量下提供大约两个 ISO 感光度值的增益。

对于专业摄影师来说,DxO DeepPRIME 开启了全新可能,让他们能够以超高感光度进行拍摄;而对于业余摄影师来说,这两种算法弥补了小型和桥式相机的小型传感器即使在低 ISO 下也会产生数字噪点的缺点。那些使用性能不佳或较老的相机拍摄、被噪点问题困扰的照片,终于可以凭借 DxO DeepPRIME 焕发新生。

因此,DxO 使用包含大量图像的数据集训练 DxO DeepPRIME 算法。人工智能使用数十亿精心挑选的输入和输出样本,“学会”了所有 RAW 图像编辑过程中的两项关键操作——去马赛克和降噪。


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点击下载按钮,即表明您接受图片的使用条款:可从 DxO 网站下载的图片是其作者的财产。RAW 图像只可被下载用于个人评估 DxO 产品。对 RAW 图像或从 RAW 获得的图像的任何其他用途都需要您事先从作者处直接获取许可。


神经网络技术现状

DeepPRIME 的架构属于卷积神经网络,直接受到神经科学对人脑功能的研究启发。因此,DeepPRIME 网络的数值确定完全由计算机完成。这也就是所谓的“Deep Learning”,或者说“深度学习”,即神经网络有能力自行学习。

18 年来,DxO 在其实验室中使用业内独一无二的协议,分析和校准了成千上万个相机和镜头组合。对 RAW 图像的畸变、暗角、色差、锐度损失和数字噪点进行了高度精确的测量。这些对于摄影设备性能的认知已被汇入一个包含数百万张图片的数据库中。


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