Это скорее не полноценный туториал, а небольшой углублённый разбор преобразования цветных изображений в оттенки серого в Compositor Blender.
Видеоверсия этого руководства в настоящее время недоступна на этом языке. Ниже вы можете посмотреть английскую версию с субтитрами; под видео вы найдете перевод расшифровки на русский язык.
Текстовая расшифровка видео
Всем привет! Это скорее не полноценный туториал, а небольшой углублённый разбор преобразования цветных изображений в оттенки серого в Compositor Blender. Сделать это можно несколькими способами, в зависимости главным образом от используемого цветового пространства.
Первый метод на самом деле использовать не стоит, потому что он не учитывает, как наши глаза воспринимают реальную световую энергию в зависимости от различных длин волн света. Речь идёт об использовании ноды Hue Saturation Value, а именно об установке значения Saturation в 0. В результате цветовые компоненты равномерно удаляются из трёх RGB-каналов, что приводит к высококонтрастному чёрно-белому изображению, в котором часть деталей может потеряться.
Второй метод предполагает использование ноды RGB to BW в Compositor Blender. Она даёт более приятный результат и особенно хорошо подходит для рендеров, созданных в Blender, или, в более общем смысле, для любых случаев, где используется линейное RGB-пространство, например в пайплайнах Linear Workflow.
Эта нода использует формулу, предназначенную для работы в цветовом пространстве Linear, где отдельные цветовые компоненты умножаются на три разных коэффициента: 0.2126, 0.7152 и 0.0722.
На экране я показываю содержимое группы нод. Внутри этой группы я воссоздал разложение цветного изображения на три RGB-канала, затем умножение каждого канала на соответствующий коэффициент и, наконец, суммирование всех результатов для получения финального изображения.
Как видите, результат этой группы нод практически идентичен результату ноды RGB to BW, что подтверждает использование именно этой формулы. Как уже упоминалось ранее, это формула фотометрической яркости, то есть реальной световой энергии, основанная на стандарте Rec.709 и предназначенная для линейных цветовых данных без гамма-коррекции, например для рендеров Blender.
В этот момент можно заметить, что изображение, которое я использую в примерах, не является рендером Blender, а представляет собой фотографию, загруженную в Blender через ноду Image, использующую цветовое пространство sRGB. Поэтому теоретически для обработки такого изображения следовало бы использовать формулу стандарта Rec.601, исторически связанную с SD-контентом. Однако, насколько мне известно, Blender автоматически преобразует изображение в линейное пространство, поэтому ноду RGB to BW можно использовать без проблем.
Для полноты картины отмечу, что в стандарте Rec.601 веса RGB-каналов составляют соответственно 0.299, 0.587 и 0.114.
На экране я показываю разницу между результатом группы нод Linear, реализующей ту же формулу, что использует нода RGB to BW, и результатом группы нод sRGB, которая вместо этого использует формулу стандарта Rec.601.
В целом цель этой группы нод состоит в том, чтобы показать, как можно настраивать веса RGB-каналов в соответствии с художественными задачами или для соответствия другим стандартам. Например, в стандарте Rec.2020, используемом для HDR-видео 4K и 8K, веса RGB-каналов составляют соответственно 0.2627, 0.6780 и 0.0593.
Прежде чем завершить туториал, хочу отметить, что при отображении или экспорте изображения, например в форматах PNG или JPG, Blender применяет преобразование, такое как Filmic или sRGB, которое переводит линейные значения обратно в пространство с гамма-коррекцией. Таким образом Blender преобразует любые внешние изображения в Linear Workflow, чтобы их можно было последовательно обрабатывать вместе с рендером и другими элементами на этапе композитинга. Затем при необходимости Blender выполняет преобразование в другие цветовые пространства уже во время экспорта.
В отличие от большинства моих видеоуроков, PDF-версия этого туториала в данный момент недоступна для скачивания. Однако в описании вы найдёте ссылку на страницу с PDF-версиями многих других моих видеоуроков. И, кстати, это отличный момент, чтобы подписаться на канал и включить уведомления!
Хорошо, на этом всё для этого короткого туториала! Надеюсь, он оказался полезным! До скорой встречи!