変換ソフトウェアよりも優れた結果を生成できます。その理由をご説明します。データとして記録されますが、これはスクリーンに表示される際には別のフォーマットに変換する必要があります。ファイル形式で出力されます。ようなソフトウェアで後から変換することもできます。変換プロセスは極めて重要です。これは、記録された画像の忠実なレンダリングのための基盤であり、その後のより主観的な写真編集において最高のベースラインを提供するための、客観的なプロセスです。アプローチが他社のソフトウェアで使用されている方法よりも優れているのかをご説明します。カメラのセンサーに光が到達し、その結果の画像がカメラのスクリーンで表示された時、またはコンピュータのモニタ上に表示された時、その写真がフルカラーで記録されたわけではい、ということは忘れられがちな事実です。実際にはセンサーは、各画素での光の強度を示す一連の値だけを記録しています。これらの画素は、個々の色を知覚する能力はなく、純粋に、あらゆる光に対して感度があります。そのため、カメラメーカーはセンサーの上にカラーフィルターを重ねます。これは人間の目の錐体と同様です。つの緑の画素が交互に配置されているため、分布としては半分が緑、四分の一が赤、四分の一が青となっています。一般的に使用されているフィルタは、上記に示すベイヤーフィルタですが、他のデザインもあります。カメラは、いくつかの利点と欠点をもたらす、わずかに異なるパターンを採用しています。下図でそのパターンの違いを見ることができ、こちらでその影響について詳しく読むことができます。この光の受容体のパターンから、モザイク状のデータが生成されます。元々の色を再現するためにはこれを変換する必要があります。このデモサイジングがなければ、色々な強度の赤、緑、青のピクセルで構成された画像しか得られません。先述の通り、単にデモザイキングを適用するだけでなく、それをどのように適用するかが、最も忠実な詳細のレンダリングを可能にするポイントなのです。不適切なデモザイキングは、ピクセルレベルでさまざまな視覚的問題、たとえば鮮明なエッジにはんっせいするフリンジや、一部の高周波パターンにおけるモアレ現象などの色のアーティファクトを引き起こす可能性があり、これらはすべて、写真を不自然なものにしてしまいます。毛皮や羽などの微細なテクスチャでは、あるべき解像感が失われ、迷路のようなランダムなピクセルが生成されることがあるのです。PhotoLabフォトグラファーが大型のプリントで細やかなディティールを再現しようとしたり、野生動物の写真を拡大する場合など、被写体を大写しにするためにトリミングしようとする場合、こうした不適切なデモザイキングは特に大きな問題となります。向けにカメラの出力を低解像度に抑える人たちにとっては、デモサイジングによる品質への影響は小さくなるでしょう。左側の画像は、不適切なデモザイキングを行うソフトウェアで処理したものです。カメラの実効解像度を向上させると言ってもよいでしょう。4000万画素センサーで不十分なデモザイキングを備えたカメラよりも、より精細な画像を生成することができます。最適な処理を行うことで、カメラセンサーの性能を最大限に引き出すことができるのです。アフィリエイトプログラムのしくみ被写体に対して、実際の三分の一の色情報しか取得していないため、残りの部分はアルゴリズムによって推定する必要があります。デモザイキングのアルゴリズムには様々なものがありますが、その目的は常に、記録されたデータに基づいて、目で見た時にリアリティを感じられるものを生成することです。基本的な方式では、各ピクセルについて、その周囲のピクセルをサンプリングして色を予測します。つのピクセルが高いレベルの緑の光を捉え、その周囲のピクセルが非常に低い青と赤の強度を記録している場合、正しい色は、強いが純粋ではない緑色の影と推定できます。この単純なアルゴリズムは、各ピクセルがその隣接ピクセルと同じ色を持っていると仮定しています。それは多くのピクセルには当てはまるかもしれませんが、例えば、エッジやテクスチャで突然の色の変化がある場合など、大きく誤っているケースも多々あります。リアリティのある結果に到達するには、アルゴリズムは基盤となるシーンについて仮定する必要があります。した仮定には根拠が必要であり、そのためには蓄積が必要です。画像におけるこの小さな部分を構成するモザイクには、複数の解釈が成り立ちます。アルゴリズムの作成において重要なのは、元の情報に対してインテリジェントな推定を行い、それをできる限り正確に再現することです。アルゴリズムは常に卓越したものであり続けてきました。現在では、わたしたちはカメラ自体のメーカーよりもより多くのピクセルを読み取ることができます。あなたのキヤノン、ソニーあるいはライカのカメラが出力するよりも、さらに多くのピクセルを提供できるのです。機械学習によって、わたしたちはテクノロジーをさらに進化させる機会を得ました。そのニューラルネットワークの学習フェイズ中に、数十億に及ぶサンプル画像を供給しています。これによって、現実で最も頻繁に発生する構造やパターン、そしてモザイク状態の画像上でそれらを認識する方法を学習できたのです。その結果、経験的な知識に基づいて構築されたアルゴリズムは、人間が過去数十年間に独力で考え出してきたものよりも優れた結果を生み出せる、ということが証明できています。大きな利点は、一方の効果が他を潜在的に阻害する可能性がある形、すなわちデモザイキングとノイズ除去を別々のプロセスとして実行するのではなく、ニューラルネットワークが両方を包括的かつ同時に解決する、ということです。ファイルのノイズ除去とデモザイキングに関する研究の先駆者であり、フォトグラファーたちに最高の結果を保証しています。使用すれば、常に、最先端の科学によって完璧に処理された画像を得ることができるのです。移行している理由をご確認ください。よるカメラとレンズの補正をご覧くださいワークフローに革命をもたらす、テクニカルでクリエイティブな高性能ソフトウェアをお試しください。简体中文チュートリアル、先行アクセス、特別キャンペーンに関する情報などをお届けします。