Как убрать размытие на фото и сделать цветокоррекцию с помощью нейросетей

Люди фотографируются почти каждый день, но иногда снимки получаются некачественными. Если раньше для обработки изображений нужно было разбираться в различных параметрах сервисов, сегодня такую задачу за считанные секунды решают AI-платформы. В статье расскажем о том, что такое цветокоррекция, почему фото получаются не вполне четкими и как обрабатывать снимки через ИИ-инструменты.

Выберите GigaChat для решения своих задач

Для простых задач

Для бизнеса

GigaChat API

Проанализирует текст

Сгенерирует изображения

Пообщается на разные темы

Перейти в GigaChat

Что такое цветокоррекция и почему важна чёткость изображения?

Цветокоррекция — это изменение параметров цветов и тонов на фотографии или видео с целью добиться какого-то визуального эффекта: создать определенную атмосферу, сделать изображение более естественным и так далее. Если цвета передаются искаженно, то даже идеальный кадр может смотреться тускло или неправдоподобно.

Чёткость изображения определяет, насколько хорошо будут видны мелкие детали и насколько выразительным будет главный объект сцены.

Как связаны цветокоррекция и чёткость? Дело в том, что правильная настройка цветовых параметров визуально повышает резкость картинки — она начинает казаться более чёткой. Если на фото остается размытие даже после цветокоррекции, можно изменить дополнительные характеристики.

Основы цветовой коррекции

Разберем базовые параметры цветокоррекции:

• Экспозиция (яркость). Нарушена, если фото выглядит слишком темным (недоэкспонированным) или пересвеченным (переэкспонированным).
• Баланс белого. Определяет соответствие цветов на картинке и в реальной жизни. Понять, что он неправильный можно легко: если нейтральные оттенки (белый, серый, черный) выглядят «грязными» (с примесями других цветов), баланс белого нарушен. В таком случае фотография будет казаться слишком теплой или холодной.
• Контраст. Это разница между светлыми и темными областями изображения. Если контраст правильный, фото становится объемным, приятным взгляду, а если нет — плоским или, наоборот, не детализированным.
• Насыщенность. Определяет интенсивность и чистоту цвета. Если нужно сделать изображение мягче, насыщенность уменьшают, а если ярче — увеличивают.

Цель цветовой коррекции — не исказить реальность, а сделать фотографию ближе к человеческому восприятию или добавить к ней правильное настроение.

Причины появления фотографий с размытием

Низкая чёткость — одна из главных причин визуальной некачественности фото. Оно искажает объект съемки, скрывает детали и нарушает задумку. Рассказываем, почему изображения могут получаться размытыми:

• Движение камеры. Если вы фотографируете без штатива (держа устройство в руках), камера находится в неустойчивом положении — она двигается. В большинстве случаев такое размытие почти незаметно глазу, и тем не менее без него кадр выглядел бы четче. Аналогичная ситуация происходит, когда во время съемки двигается сам объект.
• Неправильный фокус. Здесь все просто: если камера сфокусирована на каком-то объекте, все остальное будет выглядеть менее четким. Например, фокусировка на фоне сделает четкость первого плана ниже.
• Слабое освещение. Из-за этого на изображении появляется шум, который визуально снижает качество снимка.
• Низкое разрешение камеры. Это техническая особенность устройства — мы не можем на нее повлиять. Но, даже если кадр изначально получился не очень четким, обработка фото поможет устранить проблему.

Возможности современных нейросетей в обработке изображений

Если несколько лет назад AI-платформы могли только накладывать простые фильтры, сейчас они умеют распознавать цвета, композицию и объекты на фото, а также добавлять детали и изменять конкретные параметры снимка. Набор функций зависит от конкретного сервиса, но в целом можно выделить следующие:

• Устранение размытия. Это один из наиболее частых запросов — ИИ-инструменты умеют анализировать форму объектов, контуры, причины низкой четкости (движение камеры и др.) и восстанавливать снимок. Функцию можно использовать для любых изображений, например, для фотографий или документов.
• Увеличение разрешения. Модели, обученные на огромном количестве картинок, умеют дорисовывать пиксели и даже добавлять новые детали в кадр.
• Удаление шума. Если фото было сделано на плохую камеру или при недостаточном освещении, нейросеть поможет «очистить» его от дефектов.
• Цветокоррекция. AI-сервисы сами анализируют загруженный файл и определяют, как нужно изменить тот или иной параметр. Если вы уже знаете, что нужно скорректировать, нейросеть также сделает это по вашей инструкции.
• Стилизация. ИИ-инструменты могут превратить снимок в акварельный рисунок, ретрофото, картину в стиле известного художника и так далее. Также с помощью нейросетей можно примерить разные образы, например, сделать из обычного селфи фотографию в рыцарском костюме. Необязательно использовать специальные платформы для работы с изображениями — такие функции есть и у бесплатных AI-сервисов, например, у GigaChat.

Применение предустановленных настроек для быстрой коррекции

Пресеты, или предустановленные настройки — это готовые наборы параметров, которые позволяют быстро обработать снимок без глубоких знаний в области фотографии. Еще они помогают придерживаться одного и того же стиля, сохранять часто используемые настройки, а также делать предварительную обработку кадров.

Вы можете создать пресет сами или найти формулу в интернете — обычно они выложены вместе с примерами изображений до и после применения предустановленных настроек. Также пресет по вашему описанию может создать нейросеть. Применить результат к конкретному снимку скорее сможет только специальный AI-фоторедактор.

Получение обработанного изображения и дополнительная коррекция

Когда нейросеть закончила обработку вашего файла, можно вручную исправить некоторые недочеты:

1. Вначале проведите сравнение «до/после». Определите, что изменилось, стали ли цвета более естественными, а картинка — более четкой, улучшилась ли детализация.
2. Рассмотрите небольшие детали, например, волосы, текст, фигуры на заднем плане. ИИ-инструмент мог добавить лишние контуры или объемы, исказить исходный объект, снизить реалистичность кадра.
3. Оцените резкость снимка локально. В отдельных частях картинки нейросеть может создать слишком высокую резкость — изображение будет выглядеть жестким.
4. Попросите нейросеть изменить параметры, которые выставлены неправильно, или сделайте это вручную.
5. Еще раз сравните результат с оригиналом на нескольких устройствах.
6. Экспортируйте файл в удобном формате.

Если вы обрабатываете фото в несколько этапов, сохраняйте каждый промежуточный вариант. Это поможет больше экспериментировать со снимком и вернуться к предварительному результату в случае необходимости.

Примеры ИИ-платформ для обработки фото

• VanceAI Image Enlarger — бесплатный сервис для повышения качества, удаления шума, восстановления старых фотографий. Есть веб-версия и приложение для ПК — там функций больше.
• I2IMG — набор инструментов для работы с изображениями, поможет удалить лишние объекты и размытие, повысить качество, сделать цветокоррекцию или просто сгенерировать картинку. Все сервисы доступны бесплатно, но не всегда выдают идеальный результат.
• Remini — AI-фоторедактор с функциями удаления шума и размытия, цветовой коррекции, повышения качества, восстановления старых снимков. Есть веб-версия и мобильное приложение, частью функционала можно пользоваться бесплатно.