大小:3.69G
更新时间:23-12-01
系统:Pc
版本:v3.7.2
由于数码相机拍出来的相片总会有一些噪点问题,特别是光线不是很好的环境更容易凸显,为此小编特意带来了topaz denoise ai软件,这是一款功能强大的人工智能图片图像AI磨皮降噪工具,通过它,可以毫无保留的以任何光线拍摄任何地方,让你在任何情况下载都能创建像素完美的照片,保证会让你眼前一亮。而且该软件不仅会向算法提供了数以百万计的噪点/清晰图像,还会检查整个图像,并从整体上确定该照片中细节和噪点之间的差异,当你在降噪工作流程中,遇到从某些区域去除噪声效果最好的图像,它会允许你有选择地在图像的某些区域应用降噪,并保留其他纹理,超级好用,是摄影爱好者们必备的一款工具。
此外,当你需要像素极其完美时,该软件是绝对最佳的工具,像Lightroom这样的现有降噪工具,只能选择保持一些噪音或删除一些细节,而denoise ai可以让你充分在实际加强细节的同时消除噪点,还可通过消除噪点同时恢复原始图像细节,帮助您获得 100% 的最佳质量,甚至在雨天拍摄时,可以将雨水与图像噪声区分开,但仍保留细节,可谓是你的最佳选择。
ps:小编此次带来的是topaz denoise ai汉化版,软件包中的汉化补丁可完美实现汉化,不过Topaz DeNoise AI 从 3.0 开始起不再支持 Windows 7 系统,只支持 Windows 10 64位以上系统。
注意事项:
1、本汉化补丁必须用官方原版安装程序 Topaz DeNoise AI 3.7.2 版本安装,其它版本汉化无效。
2、汉化补丁程序没有限制必须是 Topaz DeNoise AI 3.7.2 软件初始默认路径安装,可任意选择磁盘分区和目录安装。这对与磁盘分区管理有了更好的自主权。
3、如果你已经安装过其它版本,或安装过相同版本,而不是默认路径安装,请尽可能的删除清理干净后重新安装。但这一步是为了防止万一汉化不成功而操作。
安装顺序:
1、首先安装官方原版软件,可安装在任意磁盘分区上。
2、安装后先打开运行软件一次后关闭。
3、运行 Topaz DeNoise AI 3.7.2 汉化补丁安装程序,按照汉化程序补丁向导进行补丁,汉化补丁完后会自动打开程序就可以使用了。
汉化补丁开启密码:2191062607292
1、用任何光线拍摄任何地方。
2、出色的降噪效果就像更新镜头一样。
3、拍摄快速照片,夜间照片或其他需要高ISO的情况时,可以获得更好的效果。
4、使用DeNoise AI可以在任何情况下帮助您创建像素完美的照片。
5、创新技术
6、降噪技术已经有十年了基本相同,并且在这里和那里都有少量的改进。
7、DeNoise AI有所不同:我们为该算法提供了数以百万计的噪点/清晰图像,直到它真正了解什么是噪声以及如何最好地去除它为止。
8、恢复真实的细节
9、DeNoise AI会分析整个图像,并从整体上确定这张照片中细节和噪点之间的差异。
10、(其他NR工具仅查看像素级细节。)通过了解噪点与该特定图像的细节相比,DeNoise AI从噪点中恢复了惊人数量的细节。
11、Lightroom与DeNoise AI
12、当您需要像素级的卓越性能时,DeNoise AI绝对可以提供目前任何地方都可获得的最佳质量。
13、现有的降噪工具(例如Lightroom中的降噪工具)为您提供了选择:节省噪声或删除一些细节。
14、DeNoise AI技术可让您充分利用这两种选择:在实际增强细节的同时消除噪点。
15、改善真实细节
16、自然消除噪音,无污点
17、适用于中高ISO
1、随时随地拍摄
极大的降噪效果就像镜头升级一样。当您拍摄快速动作快照,夜间图像或任何其他需要高ISO的情况时,您将可以获得更高质量的结果。使用它可以在任何情况下帮助您创建像素完美的照片。
2、恢复真实细节
DeNoise AI会检查整个图像,并从整体上确定该照片中细节和噪点之间的差异。(其他NR工具仅查看像素级细节。)在了解了特定图像的噪点与细节后,它从噪点中恢复了惊人的细节。
3、增强清晰度
DeNoise旨在保留尽可能多的图像细节,并让您有机会按照您的意图锐化细节,以获得清晰清晰的照片。
4、消除色度噪声
色度噪声很容易识别为照片上出现的那些讨厌的色斑。色度滑块可让您定位和消除这种特定类型的噪音。
5、消除噪音但不消除细节
该图像是在下雨天拍摄的,DeNoise AI是唯一经证实可将雨水与图像噪声区分开的降噪应用程序,可以将其专业移除,但仍保留细节。
v3.7.2版本
更新颜色校正模型
更新libraw和openimageio
改进了与新的英特尔cpu和gpu的兼容性
改进了Mac上的初始模型加载时间
提高了Nvidia RTX gpu的性能
修正了Mac上的透明正方形
修复各种原始文件类型的崩溃
修正了一些退出时的崩溃问题
修正了从元数据中错误读取作物来源的问题
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