딥 컴 포지 팅

딥 합성은 표준 "평면"합성과 다른 형식의 데이터를 사용하여 디지털 이미지를 합성하는 방법입니다. 이름에서 알 수 있듯이 딥 컴 포지 팅에는 추가 깊이 데이터가 사용됩니다. 이렇게하면 다시 렌더링 할 필요성이 줄어들고 이미지 품질이 향상되며 객체 가장자리 주변의 아티팩트 문제를 해결할 수 있습니다.

딥 컴 포지 팅 정보

표준 2D 이미지에는 각 픽셀의 각 채널에 대한 단일 값이 포함됩니다. 반대로 깊은 이미지에는 다양한 깊이의 픽셀 당 여러 샘플이 포함되며 각 샘플에는 색상, 불투명도 및 카메라 기준 깊이와 같은 픽셀 당 정보가 포함됩니다.

예를 들어 장면에서 이동 한 객체의 홀드 아웃을 만들려면 이전에 배경을 다시 렌더링해야했으며 투명 픽셀 및 앤티 앨리어싱과 관련된 문제가 자주 발생했습니다. 와 NukeDeep 합성 노드 세트를 사용하면 배경을 한 번 렌더링 한 다음 나중에 배경을 다시 렌더링하지 않고도 오브젝트를 다른 위치와 깊이로 이동할 수 있습니다. 예를 들어 모션 블러가있는 투명한 픽셀도 결함없이 표시되므로 딥 컴 포지 팅 작업이 더 빠를뿐만 아니라 더 높은 이미지 품질을 얻을 수 있습니다.

파란 건물 사이에 공 물체가있는 깊은 합성물.

빠른 시작

와 Nuke의 깊은 합성 노드 세트는 다음과 같습니다.

• DeepRead 노드로 깊은 이미지를 읽습니다. 보다 깊은 영상으로 읽기.

• DeepMerge로 딥 데이터 병합 깊은 이미지 병합.

• DeepHoldout 노드를 사용하여 한 쌍의 깊은 이미지에서 홀드 아웃 매트를 생성합니다. 보다 DeepMerge 노드로 홀드 아웃 생성.

• 깊은 이미지를 일반 2D로 평면화하거나 점 구름을 만듭니다. 보다 심층 데이터 생성.

• DeepSample 노드를 사용하여 주어진 픽셀에서 정보를 샘플링합니다. 보다 깊은 이미지 샘플링.

• DeepCrop, DeepReformat 및 DeepTransform 노드를 사용하여 일반 이미지와 동일한 방식으로 깊은 이미지를 자르고 다시 포맷하고 변형 할 수 있습니다. 보다 깊은 이미지 자르기, 재 포맷 및 변형.

• DeepFromFrames, DeepFromImage, DeepRecolor 및 ScanlineRender 노드를 사용하여 깊은 이미지를 만듭니다. 보다 심층 데이터 생성.