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Neues von Topaz: Topaz Photo AI kommt
- Themenersteller ewm
- Erstellt am
Mir geht's wie Dir.
Hab zwar noch alle drei installiert, nutze jedoch - der Ergebnisse und der superschnellen Berechnung wegen - nur noch Photo AI.
Bei einem neuen Rechner würde ich DeNoise und Sharpen nicht mehr mit installieren. Der für die beiden gekaufte Support läuft bei mir ohnehin Mitte des Jahres ab, da muss man bei der Qualität von Photo AI nichts mehr verlängern.
Und scheinbar sieht das auch Topaz Labs so, denn Updates hat es für die beiden schon länger keine mehr gegeben.
.
v1.2.0
Released February 2, 2023
Mac: Download 33
Windows: Download 158
Changes since 1.1.9:
Released February 2, 2023
Mac: Download 33
Windows: Download 158
Changes since 1.1.9:
- Added new High Fidelity upscaling model
- Added new Standard upscaling model which replaces the old Natural model
- Added ability to crop in plugin modes that support resizing
- Remove open images and show images in finder/explorer while in plugin mode
- Cropping on import via metadata now handles CropArea tag
- Automatically try to correct cases where crop size is knowably incorrect
- Updated app icons
- Updated upscaling Autopilot models
- Update lens correction files
- Fixed HEIC files being incorrectly oriented
- Fixed Standard Sharpen clarity slider not doing anything
- Fixed crash when combining crop and masking
- Fixed alpha channel not being oriented the same as the image
- Fixed CLI not accepting directories as arguments
- Fixed edges of original image showing behind preview on images with transparency
- Fixed RAW images having incorrect size due to order of lens correction and metadata cropping
- Fixed issue where Autopilot values were incorrectly cached between cropped and non-cropped images
- Fixed crash when re-entering cropping after refining the mask
- Fixed Olympus Stylus 1 and 1s camera profile mappings
- Fixed some images with unsupported lens correction data showing wrong image after cropping
- In rare cases it’s possible that an image gets saved twice as two different outputs while batch exporting. We are investigating the cause.
Hallo ihr Lieben,
seit dem letzten Update habe ich das Problem, dass Topaz Photo AI während der Bearbeitung die Meldung "Refining Mask" zweigt und sich dann gefühlt aufhängt. Kennt ihr das Phänomen auch, was kann ich in den Einstellungen ändern?
LG André
seit dem letzten Update habe ich das Problem, dass Topaz Photo AI während der Bearbeitung die Meldung "Refining Mask" zweigt und sich dann gefühlt aufhängt. Kennt ihr das Phänomen auch, was kann ich in den Einstellungen ändern?
LG André
Schicke es doch an den Support oder fast noch besser, mache einen passenden Eintrag in deren Forum.
Nutze es doch also Plugin (in einer Bildbearbeitung). Dann funktioniert das auch.
PS: Auch wenn manche darauf schwören: Ich würde niemals solch ein Tool auf meine RAWs loslassen. Bei mir startet das Ganze im RAW-Entwickler.
.
Moin!
Ich »schieße« nur RAWs.
Diese werden über Bridge in Adobe CameraRAW geöffnet und
dort bearbeitet, dann zu Photoshop exportiert und
da dann u.a. die Größe für eine weitere Verwendung reduziert.
Topaz habe ich als PS-PlugIn.
Topaz lasse ich erst an mein Bild,
wenn die/eine Ausgabegröße.
festgelegt ist.
mfg hans
ewm
Themenersteller
So mache ich es derzeit auch.
Naja, das ist der "sichere" Schritt, da die RAW-Entwickler wohl derzeit (noch) die besseren Farbprofile und Objektivkorrekturen mitbringen.
Zum Teil setzen aber in anderen Verbesserungs- Programmen/-Tools die Funktionen Entrauschen, Schärfen und Hochskalieren schon beim RAW-Prozess an:
- DXO Deep Prime und Deep Prime XD arbeiten nur mit RAWs. DXO hebt hervor, dass nur so die sehr guten Ergebnisse erreicht werden
- ON1 setzt in PhotoRAW für AI-Entrauschen und AI-Schärfen wohl vorzugsweise auch auf RAWs, kann aber auch mit RGB-Bitmaps umgehen. ON1 hat schon bei der ersten Version von AI NoNoise betont, dass im Fall von RAWs ein andere Demosaicing-Algorithmus angewandt wird. Ich konnte damals feststellen, dass auch mit runtergedrehten Reglern der AI-Parameter eine bessere Bildschärfe erreicht werden konnte. Man setzt also wohl wirklich schon beim Demosaicing an.
- bei Topaz habe ich noch keine Aussage gefunden, ob RAWs bessere Ergebnisse liefern als RGB-Bitmaps. Hat von Euch jemand was dazu gelesen/gefunden? Oder eigene Erkenntnisse dazu gewonnen? Würde mich mal interessieren.
So eine Info wäre aus meiner Sicht in bestimmten Fällen wichtig für die Entscheidung, an welcher Stelle des Workflows ich diese Funktionen "einbaue".
Brächte die Anwendung aufs RAW signifikante Vorteile, dann würde ich bei dahingehend "schwierigen" Fotos doch zunächst das RAW auf Topaz "loslassen".
Gruß
ewm
Zuletzt bearbeitet:
Hier: https://www.topazlabs.com/learn/when-should-you-use-the-denoise-ai-raw-model
Da ist auch noch ein Link mit etwas Informationen zur Einführung des Raw-Models. Ist in Bezug auf den Detailerhalt in jedem Fall besser, schon das Raw zu entrauschen.
ewm
Themenersteller
Das ist der entscheidende Satz dort:
...This workflow requires your DAM first to create a duplicate file, often a JPEG or TIFF. Both of these file types are classified as compressed RGB files...
Da ich aus Capture One Pro ein unkomprimiertes TIFF exportiere, zählt genau dieser Grund nicht.
.
ewm
Themenersteller
Du solltest im Link noch weiter lesen. Denn dann kommt die Aussage, das RAW besser ist und warum, dazu gibt es auch dort einen weiteren Link
https://www.topazlabs.com/learn/int...el-remarkable-noise-reduction-using-raw-files
Die RAW- Daten sind genauer als die daraus entwickelten Bitmaps. Bei der Entwicklung muss interpoliert und geschätzt werden. Dabei verfälscht das Rauschen das Ergebnis. Erkennt und minimiert man das Rauschen schon auf RAW-Level, wird weniger falsches = "unnötiges" Rauschen berechnet, dass hinterher wieder durch das Entrauschen entfernt werden muss.
Das ist eine "alte Weisheit" aus der Informations- und Signaltheorie, dass man Störgrößen möglichst nahe der Quelle entfernt, damit sie die weitere Signalverarbeitung möglichst nicht beeinflussen oder gar durch diese verstärkt noch werden.
Gruß
ewm
Wie immer am Donnerstag - Neue Version.
1.2.2
1.2.2
Code:
Changes since 1.2.1:
Apple Photos should now save RAW files with better colors than before
Metadata should now be copied from sidecar XMP files if one is found
Changed default Face Recovery value to 80 instead of 100
Locked position of opposing sides when moving crop handles
Baseline Exposure value is now read from DNG files and used when possible
Updated “Up To Date” dialog
Removed exiftool executables since they are no longer required
Fixed Help > Give Feedback URL
Known issues:
If you drag the crop handles very fast into a corner, the opposite edge will change positions.
It is possible to get the crop ROI to be out of bounds in some circumstances. If this happens resetting the crop ROI or cancelling the crop should avoid a crash.Hab mal eine DNG meiner Drohne direkt ins aktuelle Photo AI gezogen. Davon abgesehen, dass sich die erzeugte neue DNG in der Dateigröße verdreifachte (von 90 auf 270 MB), war die Neue im Vergleich zur originalen DNG nach dem Import ins aktuelle Capture One V23 total flau.
Somit verwende ich Photo AI weiterhin wie bisher als Plugin. Das sieht perfekt aus und hat sich optimal bewährt.
.
Somit verwende ich Photo AI weiterhin wie bisher als Plugin. Das sieht perfekt aus und hat sich optimal bewährt.
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ewm
Themenersteller
Hier mal ein paar Gedanken von mir zum Entwickeln des RAWs mit Topaz Photo AI gegenüber dem Einsatz als Plugin nach dem Entwickeln im Hauptprogramm.
Die Überlegungen beziehen sich aufs Entrauschen:
- Annahme: das Rauschen fällt besonders in weitgehend farblich homogenen Flächen auf
- bei Bayer-Filter sind vor den Sensorzellen Primärfarbfilter angeordnet
Annahme für mein Gedankenexperiment: ich fotografiere eine homogene rote Fläche und betrachte einfach mal nur die "roten" Pixel
-> idealerweise sollte die Sensoren hinter den Filtern die gleiche Information als elektrisches Signal liefern
-> in der Praxis werden sich die Informationen der "roten" Pixel unterscheiden.
-> und zwar durch die Störgröße "Rauschen"
-> je geringer das Nutzsignal, also die Licht ist, desto schlechter wird der Störabstand
Was passiert nun beim Demosaicing ohne vorhergehendem Entrauschen:
-> der Algorithmus kann (wahrscheinlich) nicht zwischen Nutzsignal und Störsignal unterscheiden
-> das Rauschen wird also mit entwickelt
Was passiert nun beim Demosaicing mit vorhergehendem Entrauschen:
-> zumindest bei der angenommen ideal homogenen Farbfläche kann man die "roten" Signale vergleichen und mitteln, um wieder zu einem "glatten" Bild zu kommen
-> in der Realität treten natürlich nicht im ganzen Bild gleichfarbige Flächen auf. Daher muss vor dem "Mitteln" der Information natürlich benachbarte Bereiche angesehen werden, um Flächen und Kanten zu unterscheiden
-> auch das wird wahrscheinlich einfacher anhand der Rohdaten möglich sein, als anhand interpolierter Werte nach dem Demosaicing
Soweit mal ein paar Gedanken meinerseits zur Frage, wo das Entrauschen effektiver wirken wird. Auf Basis dieser Gedanken komme ich zu meiner Meinung, dass das Entrauschen vor dem Demosaicing mit weniger Verlusten und besseren Resultaten möglich sein sollte.
Zu den anderen AI-Funktionen wie Schärfen und Skalieren kann ich nichts sagen. Da fehlen mir solche einfachen Vorstellungen, wie hier fürs Entrauschen dargestellt.
Dennoch bin der Meinung, dass "verbessernde Eingriffe in Bilddetails" in den meisten Fällen möglichst früh in der Verarbeitungskette erfolgen sollten.
Gruß
ewm
Die Überlegungen beziehen sich aufs Entrauschen:
- Annahme: das Rauschen fällt besonders in weitgehend farblich homogenen Flächen auf
- bei Bayer-Filter sind vor den Sensorzellen Primärfarbfilter angeordnet
Annahme für mein Gedankenexperiment: ich fotografiere eine homogene rote Fläche und betrachte einfach mal nur die "roten" Pixel
-> idealerweise sollte die Sensoren hinter den Filtern die gleiche Information als elektrisches Signal liefern
-> in der Praxis werden sich die Informationen der "roten" Pixel unterscheiden.
-> und zwar durch die Störgröße "Rauschen"
-> je geringer das Nutzsignal, also die Licht ist, desto schlechter wird der Störabstand
Was passiert nun beim Demosaicing ohne vorhergehendem Entrauschen:
-> der Algorithmus kann (wahrscheinlich) nicht zwischen Nutzsignal und Störsignal unterscheiden
-> das Rauschen wird also mit entwickelt
Was passiert nun beim Demosaicing mit vorhergehendem Entrauschen:
-> zumindest bei der angenommen ideal homogenen Farbfläche kann man die "roten" Signale vergleichen und mitteln, um wieder zu einem "glatten" Bild zu kommen
-> in der Realität treten natürlich nicht im ganzen Bild gleichfarbige Flächen auf. Daher muss vor dem "Mitteln" der Information natürlich benachbarte Bereiche angesehen werden, um Flächen und Kanten zu unterscheiden
-> auch das wird wahrscheinlich einfacher anhand der Rohdaten möglich sein, als anhand interpolierter Werte nach dem Demosaicing
Soweit mal ein paar Gedanken meinerseits zur Frage, wo das Entrauschen effektiver wirken wird. Auf Basis dieser Gedanken komme ich zu meiner Meinung, dass das Entrauschen vor dem Demosaicing mit weniger Verlusten und besseren Resultaten möglich sein sollte.
Zu den anderen AI-Funktionen wie Schärfen und Skalieren kann ich nichts sagen. Da fehlen mir solche einfachen Vorstellungen, wie hier fürs Entrauschen dargestellt.
Dennoch bin der Meinung, dass "verbessernde Eingriffe in Bilddetails" in den meisten Fällen möglichst früh in der Verarbeitungskette erfolgen sollten.
Gruß
ewm
Zuletzt bearbeitet:
Ja sehe ich auch so. Setzt aber natürlich auch voraus, dass die Software die das macht auch das richtige Signal nicht verschlechtert (siehe das Video von Anthony bzgl. Überschärfung, Artefakte....)
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