视频缩放是剪辑师们经常需要做的事情，比如将720p的视频素材放入1080p的时间线，进行放大适配。
在一个项目中，混合一些低分辨率素材也是很常见的情况，尤其是在进行4K项目时，也许你有一些分辨率较低的素材，或者某天某台摄影机设置了错误的分辨率。
但是简单的缩放会使画面看起来模糊，导致在节目QC中不过关。
那画面能否在放大后仍然保证高清晰度的质量呢？
在以前，有一些工具能够帮助我们进行画质的上变换，让画面放大时尽可能保持更高质量的画质。
例如，在After 中有“保留细节放大效果”效果，还有像Grass 's 这样的硬件解决方案（主要用于帧速率转换）。以及一些开源的解决方案，例如使用内置的一些高质量过滤器。
多年来，好莱坞也一直在伪造“放大和增强”效果。
近几年，伴随着人工智的发展，通过AI算法已经能够很好的弥补缺失的分辨率。达芬奇、Adobe Raw、Topaz Video AI等软件，和Pixop等在线网站，以及很多的开源工具都是不错的选择。
人工智能如何提升画质？
机器学习非常适合我们在放大图像或视频时，去找回丢失的像素。这只是一个简单的想法，实施起来显然会非常复杂。
给计算机的算法提供非常多的图像或视频，每个图像或视频都有低分辨率和高分辨率不同的版本，这样计算机就会知道放大低分辨率图像后“应该”有的样子（视频只是一系列连续的图像）。
正如Adob e的Eric Chan在关于Adob e Raw新增功能的博客中所说：“这个想法是使用大量示例照片训练计算机。具体来说，我们使用了数百万对低分辨率和高分辨率图像块，以便计算机能够弄清楚如何放大低分辨率图像。”
然后，该算法学习如何根据它所学的内容，在提供给它的低分辨率图像中自动填充缺失的信息，使画面出现从未出现过的真实细节。
哪款工具的算法最强大？
我决定进行两个测试，对各种工具相互比较。当然，在理想情况下，你可以在不同类型的视频上测试这些，如果你有时间的话非常建议你这样去做。
我是单纯通过眼睛来判断的，可能比较主观。我寻找的处理文件是尽可能最原图像最小的文件，尽可能的清晰，而不是靠数字锐化。电影的截图永远不会像照片那样清晰，这也是视频和照片的不同之处。
测试1：从1080p到4K
这是在上以4K 原始分辨率拍摄的一段素材。
随后我在剪辑软件中把它导出为1080p，然后在各种上变换工具里，将该素材从1080p重新放大回4K分辨率，并与原始的4k素材画面进行比较（我主要截取了人物眼睛处的局部细节作为例子）。
相当于说：放大后的4k素材与原始4k素材画面越接近，则效果越好。
这是原图像
以下是我按质量顺序得出的排行榜：
Adobe Raw
Topaz Video AI
Pixop
Topaz AI
Super Scale
After –
1.Adobe Raw
原始4k与Adobe Raw上变换4k
在我看来，Adobe Raw中新功能在第一次测试中名列前茅，与原图像4k版本几乎没有区别，但在工作流程方面却是最糟糕的，因为它是为静态图像设计的。
如果这是值得的话，它需要先将剪辑导出为TIFF图像序列（ACR不支持PNG），然后通过或将这些图像导入ACR，然后在幻灯片中选择所有这些图像，按住/alt（控制对话框），右键单击图像并选择增强创建一个超缩放的DNG序列。
然后将其批量转换为TIFF或PNG序列并批量重命名，使其末尾有数字排序，然后再将所有这些正确导入。很少有人会在这上面花这么多时间，但是这项技术确实很有效果。
2.Topaz Video AI
原始4k与Topaz上变换4k
排在第二位的是Topaz Video AI。在这个2x测试中，我发现 High 效果最好。
我发现当导入视频时，它会打乱视频当中的色彩，而导入图像序列则表现很好。它也需要非常好的硬件以及大量的时间。可以选择混合少量的胶片颗粒，效果会很好。
3.pixop
原始4k与pixop上变换4k
第三名是Pixop，在我看来，他的上变化结果质量比Topaz略有下降。而且，它需要付费使用，处理是在云上完成，对某些人可能适用。
4.Topaz AI
原始4k与上变换4k
排在第五位的是，它在提升画质方面做得相当不错，与众所周知的去隔行和帧速率转换相比，这并不是Grass 炫耀的东西。
我用的软件版本叫“ File”（在这次测试之前我不知道可以在自己的电脑上运行它！）。
它有一个名为的内置引擎，对提升画质进行了优化，但在我的测试中，它与标准引擎相同。这个软件的设计和定价通过机房中的磁带运行，需要付费使用。
6.达芬奇 Super Scale
原始4k与达芬奇上变换4k
排在第六位的是我在16和17版本上测试的达芬奇Super Scale功能（右键单击片段-选择片段属性就能搞定）。
达芬奇放大后的质量表现比较一般，尤其BMD声称机器学习可以实现这种效果。我可以很明显看到眼睛周围的伪影，而且看起来非常不真实。
尽管如此，它还是比简单的缩放要好，如果你真的需要达芬奇中完成，它最大的优势就是工作流程上会简单很多，只需要在剪辑界面点几个按键就行，很快速方便。除此之外，一个有经验的调色师也会使用其他方式来掩盖这个伪影。
7.AE –
原始4k与AE细节保留高档结果
排在第七位的是After 的- 效果，如果你在中完成，它有一个同样简单的工作流程，但在质量上同样不是太好，尽管会比简单的缩放会强一些。
测试2：从720p到4K UHD
这次测试加入了更多的软件，从720p升级到4K UHD需要3倍变焦。结果相似，但确实对排行榜进行了一些调整，Topaz排在榜首。
这里的主要问题是Adobe Raw不允许你进行两次2倍的超缩放。当然这个问题是可以解决的，但是测试后，第二个文件，虽然像素是两倍，但质量相同。
上变换质量排行榜
Topaz Video AI
Topaz AI
Adobe Raw
Pixop
After –
1. Topaz Video AI
Topaz Video AI在这次测试中表现非常好，即使是放大三倍也非常有效。而且我发现这次Gaia的预设效果更好，其实我我发现，确实需要对剪辑的预设都进行检查，以查看哪个效果最好。不过，这非常非常花时间。
2. Topaz AI
尽管它是为静态图像设计的，但我觉得Topaz还是可以排在第二名。如果他们提供了调整锐化控制的选项，则很有可能可以排到榜首。
3. Adobe Raw
这里的主要问题是Adobe Raw不允许你进行两次2倍超缩放。当然，这个问题是可以解决的，但是在实际测试之后，第二个文件，虽然像素是两倍，但质量相同。
4.
这里的清晰度明显下降，你可能会质疑它的排名。我把它放在这里的原因是，虽然画面看起来更虚了，但至少没有产生头疼的伪影，
5. Pixop
虽然它非常清晰，但我发现眼睛周围和皮肤上的伪影会影响注意力。
6.达芬奇
与此类似，达芬奇的伪影问题比较严重，我发现很难在它和After 之间做出选择。
7. After –
After 的表现与Pixop类似，但要柔和一些，但伪影明显一些。
总结
虽然在上变换的质量上，一些工具显得更好，但到目前为止，最容易使用的是仍然是达芬奇和AE。
特别是达芬奇，作为一款剪辑、调色、特效一体的软件，在其中进行这样的处理，只是点点鼠标的事情，也不会影响整个工作流程，我非常推荐。
Adobe Raw的工作流程对于大多数人来说可能太难了。一些机房将在硬件或软件方面配备，这是一个不错的选择。但对我来说，Topaz的专用AI工具和Pixop等在线处理是值得重视的。
人工智能已经取得了不错的成果，但更重要的是它应该每年都变得更好。这些公司每天都在训练他们的算法，令人兴奋和害怕的是，过一段时间他们会变得足够聪明，可以自己训练自己。
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