Разница между AI-обработкой видео и традиционной цветокоррекцией заключается в автоматизации процесса и его особенностях. 12

Традиционные методы требуют глубокого понимания теории цвета и значительных временных затрат, чтобы добиться нужного эффекта. 1 Даже с большим опытом этот процесс может занять много времени. 1

AI-инструменты позволяют получить почти идеальный результат за минимальное время. 1 Они способны анализировать каждый кадр, учитывая множество параметров: баланс белого, насыщенность, контрастность и цветовую температуру. 2 Некоторые возможности AI-обработки видео:

• Адаптивная коррекция и управление освещением. 1 Нейросети могут обнаружить и скорректировать пересвеченные участки или тёмные тени, что важно для поддержания баланса в экспозиции и красоты кадра. 1
• Копирование цветовой гаммы. 15 Это упрощает процесс цветового грейдинга и помогает сохранить единый стиль на протяжении всего видео. 1
• Улучшение качества и эффективности. 1 AI-технологии способны преобразовать низкокачественные видео в высокодетализированные. 1
• Прогнозирование трендов и обучение с учителем. 1 Нейросети, обученные на больших наборах данных профессионально откорректированных изображений, могут анализировать текущие тренды в области цветокоррекции и предсказывать будущие направления. 1

Однако у автоматизации есть и обратная сторона: ИИ может не всегда точно определить художественный замысел автора. 2 Многие профессионалы предпочитают использовать автоматическую цветокоррекцию как отправную точку, дополняя её ручной настройкой для достижения желаемого результата. 2