이미지 편집 감지기를 사용하는 방법

추정 설정은 노출, 대비, 채도, 색상, 색온도, 녹색-마젠타 색조, 선명도, 블러, 비네팅의 전반적인 변화를 요약합니다.

지도에는 밝아진 영역, 색상 변화, 선명도 변화 및 광범위한 추정치가 완전히 설명하지 못하는 부분이 표시됩니다.

신뢰도는 원본 이미지와 편집된 이미지가 유용한 판독을 위해 충분히 잘 정렬되어 있는지 알려줍니다.

동일한 사진, 렌더링, 스크린샷 또는 내보내기 세트에서 원본 이미지와 편집된 버전을 선택하세요.

• 최상의 경우: 동일한 자르기, 동일한 피사체, 동일한 크기, 동일한 카메라 위치.

• 괜찮은 경우: 작은 크기 조정 또는 내보내기 변경이 있는 동일한 장면.

• 좋지 않은 경우: 새로운 포즈, 새로운 자르기, 이동된 개체, 다른 조명 또는 다른 이미지.

편집되지 않은 참조를 원본 슬롯에 배치합니다. 이는 도구에 모든 추정에 대한 기준을 제공합니다.

• 원본 이미지에 가장 가까운 파일을 사용하세요.

• 카메라 원본, 깨끗한 내보내기, 오래된 스크린샷 또는 참조 렌더가 잘 작동합니다.

• 편집된 이미지의 스크린샷을 원본으로 사용하지 마세요.

수정, 그레이딩, 선명화, 밝게 또는 사전 설정 내보낸 버전을 편집됨 슬롯에 배치합니다.

• 분석하려는 최종 버전을 사용하세요.

• 가능하면 같은 크롭을 유지하세요.

• 편집된 파일이 압축된 경우 맵에 추가 변경 사항으로 압축 텍스처가 표시될 수 있습니다.

대부분의 쌍에 대해 Balanced로 시작하십시오. 빠르게 확인하려면 Fast로 조정하고, 어려운 이미지를 보려면 Advanced로 조정하세요.

• 빠르게: 간단한 색상이나 밝기 편집을 빠르게 구분하기 쉬워집니다.

• 균형: 사진, 제품 이미지 및 스크린샷에 대한 일반적인 선택입니다.

• 고급: 미묘한 편집, 노이즈가 있는 내보내기 또는 작은 변경 사항이 많은 이미지 쌍에 유용합니다.

감지기를 시작하고 브라우저가 로컬에서 추정치를 계산하도록 합니다. 페이지에는 신뢰도, 설정, 지도 및 LUT 출력이 채워집니다.

• 분석 중에 두 이미지를 모두 로드된 상태로 유지합니다.

• 큰 이미지는 브라우저에 검사할 픽셀이 더 많기 때문에 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다.

• 이 프로세스가 진행되는 동안 이미지 데이터는 브라우저에 유지됩니다.

다음 순서를 사용하십시오: 신뢰도가 먼저, 추정된 설정이 두 번째, 매핑이 세 번째, LUT 출력이 마지막입니다.

• 신뢰도: 쌍이 분석에 적합한지 확인합니다.

• 추정 설정: 전반적인 편집 매개변수를 보여줍니다.

• 진단 맵: 로컬 편집, 불일치, 추정 설정만으로 완전히 설명하기 어려운 영역을 보여줍니다.

• LUT 출력: 다른 이미지의 예상 색상 등급을 테스트합니다.

노출, 대비, 채도, 색상, 색온도, 녹색-마젠타 색조, 선명도, 블러, 비네팅의 전반적인 변화에 대한 도구의 최선 추정입니다.

밝기 변화, 색상 변화, 선명도 변화, 잔차 차이 및 재구성된 추정값에 대한 시각적 지도입니다.

이미지 쌍의 실용적인 품질 라벨입니다. 강한 신뢰도는 쌍이 유용한 추정을 위해 충분히 잘 정렬되어 있음을 의미합니다.

광범위한 편집 추정치가 완전히 설명할 수 없는 영역. 이러한 영역은 마스크, 수정, 개체 변경 또는 자르기 불일치를 가리킬 수 있습니다.

색상 변환 파일입니다. 브라우저 내부의 다른 대상 이미지에 대한 예상 색상 등급을 테스트하는 데 사용합니다.

여기에서 시작하세요. 강한 적합은 예상 설정을 더욱 유용하게 만듭니다. 약한 적합은 일반적으로 쌍이 너무 많이 변경되었음을 의미합니다.

전반적인 편집 매개변수를 확인합니다: 노출, 대비, 채도, 색상, 색온도, 녹색-마젠타 색조, 선명도, 블러, 비네팅.

지도를 사용하여 밝기 변화, 색상 변화, 부드러워진 세부 묘사, 날카로운 가장자리, 수정된 영역 및 정렬 문제를 찾습니다.

생성된 LUT를 컬러 그레이딩 테스트로 사용합니다. 신뢰도와 진단 맵이 합리적으로 보인 뒤에 가장 유용합니다.

같은 장면, 같은 크롭

두 이미지가 정렬되고 표시된 영역이 보이는 것과 일치합니다. 편집 내용을 다시 작성하기 위한 시작점으로 숫자를 사용하십시오.

로컬 수정사항이 표시됩니다.

강조 표시된 부분을 눈으로 확인하세요. 얼굴, 라벨, 하늘 및 물체 가장자리에는 브러시 작업, 마스킹 또는 정리가 표시되는 경우가 많습니다.

쌍 불일치

더 잘 맞는 이미지 쌍을 사용하세요. 큰 크롭, 포즈, 조명, 피사체, 물체 또는 카메라 변화가 결과를 지배해 해석을 어렵게 만들 수 있습니다.

이동된 피사체, 새로운 자르기 또는 변경된 카메라 위치가 분석을 지배할 수 있습니다. 더 가깝게 정렬된 쌍을 사용해 보세요.

마스크, 복제 작업, 배경 정리 및 객체 제거는 종종 잔차 맵에 표시됩니다. 광범위한 설정은 편집 내용의 일부만 설명합니다.

JPEG 또는 WebP 내보내기가 많으면 노이즈가 추가되고 세부 묘사가 부드러워질 수 있습니다. 이미지는 비슷해 보이지만 지도는 복잡해 보이는 경우 압축 품질을 확인하세요.

대비가 매우 낮거나, 너무 어둡거나 밝거나, 색 정보가 적은 이미지는 색상, 색조 및 LUT 추정이 덜 안정적일 수 있습니다.