Voici le deuxième des deux tutoriels consacrés à l’analyse et à l’utilisation d’un groupe de nœuds de compositing pour Blender 4.3 qui permet de rendre uniquement un objet ou un matériau spécifique dans ses couleurs d’origine, tout en affichant tout le reste en niveaux de gris et en mettant éventuellement en évidence les contours ou les cavités.
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Transcription de la vidéo
Bonjour à tous ! Voici le deuxième des deux tutoriels consacrés à l’analyse et à l’utilisation d’un groupe de nœuds de compositing pour Blender 4.3 qui permet de rendre uniquement un objet ou un matériau spécifique dans ses couleurs d’origine, tout en affichant tout le reste en niveaux de gris et en mettant éventuellement en évidence les contours ou les cavités.
Dans le premier tutoriel, je vous ai montré comment utiliser le groupe de nœuds, que vous pouvez télécharger gratuitement à partir du lien dans la description. Dans ce deuxième tutoriel, nous allons regarder à l’intérieur du groupe afin de voir comment les différents effets sont implémentés.
Comme pour beaucoup de mes autres tutoriels vidéo, la version PDF de ce tutoriel est disponible gratuitement via le lien dans la description. C’est aussi le bon moment pour vous abonner à la chaîne et activer les notifications afin de ne pas manquer les prochains tutoriels vidéo !
En ouvrant le groupe avec la touche TAB, nous pouvons voir que les effets sont implémentés dans la colonne de gauche des nœuds. Certains de ces nœuds sont en réalité des groupes. Les nœuds situés à droite de cette colonne servent uniquement à ajouter les effets à l’image de manière séquentielle.
Comme nous l’avons vu dans le tutoriel précédent, le groupe de nœuds effectue essentiellement trois opérations. Tout d’abord, il isole un objet ou un Material, en le conservant en couleur tout en convertissant tous les autres éléments en niveaux de gris.
Comme deuxième effet, le groupe utilise les informations d’Ambient Occlusion du rendu afin de mettre en valeur les cavités et les contours.
Comme troisième effet, le groupe utilise un filtre pour renforcer davantage d’autres détails, en particulier ceux présents dans les Textures plutôt que dans la géométrie.
Pour séparer les éléments dont l’ID correspond à l’entrée du reste de l’image et les conserver en couleur, l’image d’origine est multipliée par le masque provenant de l’entrée ID. Ensuite, ce même masque ID est utilisé comme transparence Alpha. À ce stade, nous avons donc uniquement une partie du rendu en couleur sur un arrière-plan transparent.
Pour obtenir le rendu original complet en niveaux de gris, les informations provenant de Image sont envoyées, avec les données Grayed Contrast et Grayed Brightness, vers le sous-groupe Grayed Base.
À l’intérieur de ce sous-groupe, l’image est désaturée à l’aide d’un nœud Hue Saturation Value, avec Saturation réglé sur 0, ce qui produit une image en niveaux de gris. Ensuite, un nœud Brightness Contrast est utilisé pour ajuster la luminosité et le contraste de cette image.
Des couches de détails seront ensuite appliquées séquentiellement à cette image, à partir d’informations provenant soit d’Ambient Occlusion, soit du filtre Laplace, que nous examinerons dans un instant.
L’image finale en niveaux de gris, obtenue après application de ces effets supplémentaires, possède une intensité variable contrôlée par l’entrée Grayed sous forme de pourcentage. Cette entrée est une valeur numérique comprise entre 0 et 100, divisée par 100 afin de pouvoir être utilisée comme Factor dans un nœud Alpha Over.
Dans ce nœud Alpha Over, la première entrée Image correspond en réalité à une transparence complète, créée avec une couleur noire et Alpha réglé sur 0. Lorsque la valeur Grayed est égale à 0, seule cette transparence complète est utilisée. Lorsqu’elle est à 100 %, ce qui signifie que le Factor du nœud Alpha Over vaut 1 grâce à la division, seule l’image en niveaux de gris est utilisée. Les valeurs intermédiaires correspondent naturellement à des transitions progressives entre les deux.
L’image produite par ce nœud Alpha Over sert ensuite de base en niveaux de gris, sur laquelle est appliquée l’image couleur des éléments ayant l’ID correctement associé. Cela est réalisé à l’aide d’un deuxième nœud Alpha Over.
Maintenant que le flux de traitement est clair, il nous reste à examiner les opérations réalisées par les sous-groupes Ambient Occlusion et Laplace From Image, qui permettent de mettre en évidence les contours et les cavités.
Avant de les analyser en détail, je précise que ces sous-groupes génèrent des masques en noir et blanc qui sont multipliés séquentiellement avec le rendu en niveaux de gris. Multiplier une image par une autre image en niveaux de gris assombrit effectivement l’image originale dans les zones où la deuxième image devient progressivement plus sombre.
Les nœuds Divide que vous voyez avant les entrées Factor des multiplications servent simplement à ramener les valeurs d’entrée dans une plage comprise entre 0 et 1, puisque je les ai exprimées en pourcentages pour une utilisation plus pratique. Cela étant dit, examinons en détail les deux sous-groupes restants.
Pour analyser les étapes et la sortie du sous-groupe Ambient Occlusion, je connecte directement sa sortie à la sortie du groupe principal.
Le groupe Ambient Occlusion prend comme entrée les données Ambient Occlusion provenant de Render Layers ainsi qu’une valeur numérique appelée Gamma Boost, qui permet de renforcer le masque Ambient Occlusion.
Les données Ambient Occlusion sont immédiatement envoyées vers un nœud Denoise afin de réduire le bruit. Le résultat est ensuite transmis à un nœud Filter en mode Laplace, qui met en évidence les contours.
Le résultat Laplace affiche des contours lumineux sur un arrière-plan sombre, mais nous avons besoin de l’inverse car nous allons multiplier les contours sombres avec l’image en niveaux de gris afin de les assombrir davantage. Pour cette raison, la sortie Laplace est envoyée vers un nœud Invert Color, suivi d’un nœud Gamma qui renforce encore les zones sombres selon le paramètre Gamma Boost défini par l’utilisateur.
Un filtre Dilate Erode est ensuite appliqué afin d’élargir légèrement les zones sombres pour maintenir une continuité dans les endroits où les lignes pourraient autrement être interrompues.
Maintenant, je quitte le sous-groupe Ambient Occlusion et je connecte directement la sortie du sous-groupe Laplace From Image à la sortie du groupe principal afin d’examiner ses étapes et son résultat final.
L’intérieur du sous-groupe Laplace From Image est très similaire à celui d’Ambient Occlusion. Ici aussi, nous avons les nœuds Filter Laplace, Denoise, Invert Color et Dilate Erode qui effectuent les mêmes opérations que celles décrites dans le sous-groupe Ambient Occlusion.
Cependant, dans ce cas, la première étape est un nœud Hue Saturation Value avec Saturation réglé sur 0, qui convertit l’image d’entrée en niveaux de gris. Cette étape n’était pas nécessaire pour Ambient Occlusion, puisque ces informations sont déjà en niveaux de gris.
L’image en niveaux de gris est ensuite traitée avec le filtre Laplace, suivie d’un nœud Denoise afin de supprimer le bruit.
Le deuxième élément spécifique à ce sous-groupe est le nœud Greater Than, qui agit essentiellement comme un seuil en transformant toutes les zones grises en dessous d’une très faible valeur en noir et toutes les autres zones en blanc.
Le masque possède des contours blancs sur un arrière-plan noir. Un nœud Invert Color est donc utilisé, suivi d’un nœud Dilate Erode afin de réduire les interruptions entre les lignes, exactement comme dans le sous-groupe Ambient Occlusion.
Pour résumer, l’image est convertie en niveaux de gris par le sous-groupe Grayed Base.
L’image obtenue est ensuite multipliée séquentiellement par les masques générés par les sous-groupes Ambient Occlusion et Laplace.
L’image finale résultante possède un niveau de transparence déterminé par l’entrée Grayed dans un nœud Alpha Over.
L’image couleur des éléments possédant l’ID numérique correct, qu’il s’agisse d’objets ou de matériaux, est ensuite superposée à ce résultat.
C’est tout pour ce tutoriel ! J’espère qu’il vous a été utile ! À très bientôt !