Blender 4 버전에 새롭게 추가된 기능 중 하나는 Filter 그룹에 속하는 쿠와하라 합성 노드 입니다...



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안녕하세요, 여러분! Blender 4 버전에 새롭게 추가된 기능 중 하나는 Filter 그룹에 속하는 쿠와하라 합성 노드 입니다. 이 노드는 제작자인 미치요시 쿠와하라 의 이름을 딴 후처리 필터를 구현합니다.

이 필터는 이미지에서 노이즈를 줄여주는 기능을 하며, Blur 및 여러 선형 스무딩 필터와는 달리 엣지가 흐려지지 않으면서도 일부 디테일을 제거할 수 있습니다.

강도, 반복 횟수, 기타 매개변수에 따라 최종 결과는 원본 이미지에서 약간 수정된 버전부터 일부 사람들에게 회화적이라고 여겨질 만큼 스타일화된 버전까지 다양하게 변할 수 있습니다.

노드와 그 매개변수의 효과를 분석하기 위해 사과가 담긴 용기를 렌더링 대상으로 선택했습니다. 사과는 건강에 좋고, 줄기가 가늘고 길어지는 디테일을 가지고 있어 이미지의 다른 요소들과 함께 다양한 매개변수의 효과를 더 잘 살펴볼 수 있습니다.

먼저, 노드에는 Classic과 Anisotropic이라는 두 가지 모드가 있다는 점을 말씀드리겠습니다.

두 모드 모두에서 Size(크기) 매개변수를 사용할 수 있으며, 사실 Classic 모드에서는 이 매개변수가 유일한 설정 옵션입니다.

이 매개변수는 스무딩을 위해 고려되는 각 픽셀 주변의 이웃 영역 크기를 정의합니다.

그러나 Classic 모드에서는 이미지의 엣지나 다른 특성을 고려하지 않고 이 작업이 수행되므로, 필터가 엣지를 유지하지 못하며, 블록 형식의 이미지가 생성되고 앞서 언급한 사과 줄기와 같은 섬세한 요소들이 손상될 수 있습니다.

반면, 이 모드는 매우 빠르다는 장점이 있으며, 특히 일부 매개변수의 값이 증가할수록 시간이 더 걸리는 Anisotropic 모드와 대조됩니다.

Anisotropic 모드로 이동하면 동일한 Size 매개변수 값을 사용하고 다른 매개변수의 기본 값을 유지한 상태에서 Classic 모드와 비교했을 때 눈에 띄는 품질 차이를 즉시 확인할 수 있습니다.

Classic 모드에 비해 Anisotropic 모드는 즉각적인 실행 속도 저하가 있습니다.

Anisotropic 모드는 세 가지 새로운 매개변수를 제공하며, 이들의 목적을 이해하는 것이 매우 중요합니다. 이들은 우리가 보존하고자 하는 세부 사항에 큰 영향을 미칩니다.

Anisotropic 모드는 엣지를 유지하기 위해 방향성을 갖고 작동합니다.

다양한 영역에서 이 방향의 균일성은 Uniformity 매개변수로 조절됩니다. 이 경우 낮은 값으로 시작하여 눈에 띄는 오류가 없거나 일반적으로 결과가 만족스러울 때까지 값을 점진적으로 증가시키는 것이 좋습니다.

이러한 점진적 과정이 필요한 이유는 Uniformity 값이 증가함에 따라 처리 시간도 길어지기 때문이며, 높은 값으로 시작하는 것은 현명하지 않습니다. 예를 들어, 저는 값 3에서 멈췄습니다.

Sharpness 매개변수는 이름 그대로 이미지의 엣지 선명도를 결정합니다.

툴팁에 따르면, 값의 범위는 0에서 1 사이로, 0은 매우 강한 블러링을 의미하고 1은 엣지를 완벽하게 선명하게 유지하는 것을 의미합니다.

마지막 매개변수는 Eccentricity이며, 이는 필터가 어느 방향에서 더 강하게 작동할지를 나타내기 때문에 다소 기술적일 수 있습니다.

값의 범위는 0에서 2까지입니다.

값을 0으로 설정하면 필터가 모든 방향으로 균등하게 작동합니다.

이 설정은 길게 늘어난 요소와 객체의 엣지에 상당한 영향을 미칩니다.

값이 2로 설정되면 필터는 주로 이미지의 엣지를 따라 작동하게 됩니다.

이 튜토리얼을 마치기 전에, Kuwahara 필터를 이와 같은 설정으로 적용했을 때 원본 렌더링에 도입된 차이점을 보여드리겠습니다.

많은 세부 사항이 사라졌지만, 이 노드를 사용하는 것과 단순한 Blurring 필터를 사용하는 것의 차이가 명확히 보입니다. Blurring 필터는 노이즈와 작은 디테일을 제거하지만, 결과적으로 전체 이미지를 흐릿하게 만든다는 점이 영상에서 보시다시피 차이점입니다.

자, 이번 튜토리얼은 여기까지입니다! 곧 다시 만나요!

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