Új hozzászólás Aktív témák

• #14450 #54625216 törölt tag MrChris #14431

  Új Válasz 2019-05-16 11:41:11 #14450

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  

  #54625216

  törölt tag

  válasz MrChris #14431 üzenetére

  Mint Crane 2 tulaj úgy látom, hogy más szemszögből ítélitek meg ugyanazt a kérdést.

  A gimbal mindig macera. Kb. dupla akkora koffert kell cipelni, mint a kamera + objektívek, minden használatkor tökölni kell az egyensúlyozással és a legkisebb súly eltérésnél (pl. szűrő, objektív sapka, usb kábel) újra kell egyensúlyozni az egészet. Azaz a gimbal semmiképpen sem run and gun műfaj.
  Se nyaraláshoz, se családi programokhoz nem ajánlott, mert még ha végig a gimbalon tartod a kamerát sem tudsz időben reagálni a spontán eseményekre.
  A gimbal shotokat tervezni kell, még akkor is, ha mondjuk utazós videókat csinálsz. Bejárod a helyszínt, kitalálod a kameramozgást, összeszereled a cuccot és csinálsz két-három-négy-sok próbát, mire összejön az, ami a vágásba kerül. Persze minél többet csinálod annál könnyebb, de a rutin is csak a rontott felvételek számát csökkenti és nem a folyamatot teszi egyszerűbbé.

  Ugyanakkor a szoftveres megoldások mindig artifactokkal járnak, legyen az szoftveres lassítás, motion blur levétel/felrakás, denoise vagy stabilizálás.
  Ezek az artifactiok egyrész abból adódnak, amit Teasüti is említett, hogy a széleken egyszerűen nem áll rendelkezésre elég információ, így gyakran a kép jó egynegyedét cropolni kell, hogy egyáltalán használható legyen az eredmény és néha még ez sem elég.
  A másik, hogy ezek az algoritmusok pixel mozgás követésre épülnek, azaz a program igyekszik minél több hasonló képpontot találni a frameken és azokat elemezve kitalálni, hogy hogyan mozog a kamera vagy az adott tárgy. Emiatt minden, ami akár a legkisebb mértékben is módosítja két frame között a pixeleket, az radikálisan rontja az algoritmus hatékonyságát. Ilyenek pl. a motion blur, dof, zaj, de még az olyan képjavító funkciók is, mint pl. a sharpen, mert az is pixel szinten módosítja a képet.
  Ami viszont a legnagyobb ellensége ezeknek a technikáknak, az az átlátszóság.
  Mozgó átlátszó felületekkel egyszerűen nem tud mit kezdeni a rendszer, mert ha az átlátszó objektum másként mozog, mint a háttér, akkor a pixelek több mozgó objektum információját tartalmazzák egyszerre, így az algoritmus nem tudja eldönteni, hogy az adott pixel mihez is tartozik. Klasszikus eset, amikor valaki integet, a háttérben meg elhalad egy busz. Ilyenkor a szereplő karja és a busz is "átlátszó" a motion blur miatt. Azokon a pontokon tehát, amikor a kar és a busz motion blurje átfedésben van, az algoritmus garantáltan megfekszik, mert nem tudja eldönteni, hogy az adott pixel most melyik mozgó objektumhoz tartozik.
  Na ilyenkor szoktak az ocsmány artifactok megjelenni.
  Ez még a CG műfajban is így van, ezért renderelik ki inkább a 3d motionblurt (amir ráadásul igencsak számításigényes), mint hogy 2d effektet használjanak, pedig CG-ben sokkal könnyebb garantálni az egyenletes képminőséget.

  Tehát valóban, tökéletes rendszer nincs, a szoftveres megoldások néha segítenek, néha egyenesen rontanak a helyzeten, a gimbal meg alkalmatlan a spontán események követésére.

  Ezért nincs is értelme youtube-os példákkal dobálózni, mert szituáció kérdése, hogy az adott shot miért sikerül vagy nem. A gimbalos jelenetekről nem tudjuk, hogy mennyi időt szántak az előkészítésre és hány próbálkozásból jött össze, vagy hány órányi forgatott anyagból válogatták ki azt a pár percet, ami vágásba került.
  A szoftveres megoldásokról pedig nem tudjuk, hogy ugyanaz a felvétel hogy viselkedne, ha csak 3%-al módosítanánk a sebességén, vagy ha bármilyen gyorsan mozgó és átlátszó felület kerülne a képbe, esetleg kisebb lenne a dof, nagyobb a képzaj vagy valaki kívülről besétálna a képbe, stb.

Új hozzászólás Aktív témák