其实调色并不难,献给调色路上没有方向的朋友,老手略过。。。

2年前发布

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掌握方法,理清思路,调色很简单

     任何牛逼的软件,都需要一个熟练的艺术家,才能真正挖掘其潜能,达芬奇也不例。。。但是最重要的一个问题是,艺术家在用软件开始工作之前,他们先考虑要干什么,而不是先考虑用那个具体的牛逼功能。所以,我们翻译达芬奇软件帮助第10章内容,让你也从艺术家的角度开始思考问题,然后再使用工具完成你的想法。


   介绍色彩分级(color grading)

     A:色彩校正的目标(the goals of color correction)

     B:最大化的审视你的素材(maximizing the look of your media)

     C:强调什么内容才是重点(emphasizing what's important)

     D:观众的期望(audience expectations)

     E:场景匹配(balancing scenes)

     F:添加style(adding style)

     G:图像质量控制(quality control)

     H:永远不要停止尝试(never stop experimenting)


A:色彩校正的目标(the goals of color correction)

       如果把现实世界的视觉信息比作粗粗的主水管道,那么数字电影或者电视广播仅仅是花园里常见的很细很细的浇水管。因此,色彩校正可以看作是一个选择过程----我们确定主水管道里面的哪些水进入到花园的浇水管中,然后用来浇黄瓜?这是个操蛋的比喻,重新说一下,我们选择让哪些色彩信息显示到我们的屏幕上。


 B:最大化的审视你的素材(maximizing the look of your media) 


       很明显,在色彩校正的过程中,最基本的要求就是使每个素材都是最好看的。而摄影师的工作是通过控制光线和曝光来完成导演的初步艺术构想;作为调色师,你的工作是通过调整色彩和对比来完美表达这个艺术构想;这样,最终的结果才能最大化地接近导演和摄影师心目中的画面构想。调色师在色彩校正的过程中,是不得不处理素材的曝光和白平衡等不一致的问题的,因为这些东西在拍摄过程中,会不可避免的出现。当然了,如果调色师对在素材原有的基础上添加些许细微的冷暖或者对比等内容,摄影师会很喜欢你这么做,一是因为他在拍摄过程中做不到的,二是这样显得他的拍摄技术很高潮,好吧,错别字就不修改了。

       越来越多的事实告诉我们,色彩校正已经是影片后期处理中的关键步骤。现在最新的数字摄影机都能够通过log模式,拍摄raw 类型的图像数据,或者rgb类型的图像数据。这么做为的是,提供最大化图像数据供调色师在色彩校正过程中使用。不过,当你处理log模式的拍摄的图像数据时,他必须先要通过色彩校正将其转换成一种正常可视化的图像,相当于在胶片时代,你需要先把胶片的底板洗印出来一样。

       当然,在你发现有必要修复源素材本身的瑕疵时,会发现源素材本身在色彩和曝光方面带有实质性的缺陷,导致你的修复工作暂停下来。这时候,我们需要使用更多的软件功能对素材进行调整。所以,调色师调色后的最终图像质量依赖于源素材的图像质量和宽容度。比如说,arri alexa和red dragon 数字摄影机可以记录相当多的图像数据,使用它们的源素材进行色彩校正时,要比一些单反相机拍摄的源素材(以canon5d为代表,其源素材中的图像数据是经过大量压缩的)更方便可控。


C:强调什么内容才是重点(emphasizing what's important)

       色彩校正过程中,另一个重要的内容就是,强调或者弱化画面中的某一个(种)元素。这个内容和音频混合一个道理,你可以通过各种技术来控制画面中某一个(种)元素色彩值的升高或者降低。

       通过对素材的观察,我们确定需要强调的内容在哪里,然后对素材添power window(其实有一个名字你更熟悉:mask),这样你就可以对power window内外的东西进行分别调整。当然了工具还有很多,比如hue cruvs,hslqualifier等等。之所以要对画面进行这样的调整,主要是防止观众分心。如下图所示:

D:观众的期望(audience expectations)

       经过大量的研究,一个称为“记忆色”的东西,表明了观众对特定内容的颜色有特定的预期,比如:皮肤的颜色,叶面的绿色,天空的蓝色。如果一个场景中的某个元素不符合观众的预期,那么对我们调色师来讲,它既可以是有利的,也可以是有弊的。当然了,具体利弊,取决于素材中场景要表达的内容。比如说,现在有一个恐怖片,你把蓝天调成红色,这虽然和观众的记忆色有偏差,但是,对于调色师来讲,却是一个NB的调整;对于观众来讲,也是赏心悦目的欣赏过程。但是,如果是一个日常生活片,你把蓝天调成红色,这对于一般的观众来讲是不可接受的。所以,正确利用记忆色,你会更受观众的喜爱。

       HSL qualification 在达芬奇中,是一个色度keyer。通过这个keyer,你可以在图像上某个地方单独取样,然后创建相应的选区,实现特殊的色彩校正。如下图,如果你想创建一个让人感到轻松的色彩风格,但是演员的肤色有些不健康的绿色,所以,你需要把演员的皮肤单独选择出来,然后调整成一个健康的色调。

    调整天空也是很常见的,如下图,如果下面的场景故事发生在一个很漂亮的夏天,但是天空的色彩太不给力了,我的心情很压抑。因此,你可以使用hsl qualification轻松地单独选出天空部分,然后把它调整成夏日里美好时光的感觉。

E:场景匹配(balancing scenes) 

       一个场景中的所有镜头在没有经过校正就能匹配的很完美,这是很少见的,甚至没有。即使我们在拍摄时很精心地架设灯光、进行合理曝光,但是场景中的每个镜头依然会有或大或小的光照差异和色彩差异。当镜头的拍摄角度发生变化时,对于摄影机的内部来说,照明信息和色彩信息相应会发生巨大改变,所以每个镜头之间的光照差异和色彩差异是在所难免的。

上面我们说,或大或小的光照差异和色彩差异,也许会不重要,不予理会,但是,当我们把不同场景,不同时间的镜头剪辑组合在一起时,这个差异就会引起观众的注意了。所以调色师的基本的任务就是要把时间线的每一个镜头相互匹配,最大化的缩小光照差异和色彩差异。当播放时间线上的内容时,你感觉到每个镜头之间的对比及色彩过渡很平滑的时候(这一句换个说法,你感觉不到镜头之间存在对比跳跃和色彩跳跃时),你的调色基本任务才算完成。

    达芬奇拥有各种各样的工具帮助你做镜头之间的色彩匹配,最常用的一个功能就是gallery。你可以先把目标镜头保存still放在gallery中,然后通过分屏查看来对比目标镜头和当成镜头的光照差异和色彩差异。

  既然我们获得镜头之间的光照差异和色彩差异情况,那我们就容易选择相应的工具对其进行调整了。


 F:添加style(adding style) 

       这次我们要说的添加style,和之前我们说的内容是不同的。当我们对音乐mv或者广告进行色彩分级的时候,添加style是很有意思的事情。比如,添加一些激进的色彩风格到音乐mv中。当然了,达芬奇提供了丰富的功能帮助你来做style操作。例如,使用自定义曲线来创建下面的幻觉风格。


 达芬奇是以节点为基础来处理图像的,这使得它很容易使用奇特的复合节点结构来创建特殊效果,比如通过layer节点把两个不同调色版本混合到一起,创建出一个彩色的辉光效果。如下:


    你也可以创建复杂的节点结构来创建特殊的mask,然后用来单独控制图像中某一部分元素。比如,你想把图像中的演员单独出来,然后把背景调整成单色,那么你可以通过创建多个key(hsl qualification),并通过key mixer合并它们,之后你要的效果就很简单了。


G:图像质量控制(quality control)

       最后,一定要记得最重要的一点,尽管达芬奇给你的所有的创意提供了可能,但是你给客户提供的最终成品一定要符合他们对信号电平的具体要求。特别需要指出的是,程序设定了电视播出的亮度和色度边界,你一定不能超过,否则在播出时,就会出现超标的危险。

然而,即使你最终的播出平台不是广播电视,你也要意识到数字视频信号在数学上的局限性,以确保最终成片的图像细节,在相应设备播出时没有被过分的剪切掉。既然知道了上述的数学局限性,那么你就要有针对性地对图像做出相应的调整,以保证最终成片的播出质量。

如下图所示,你可以看到对素材做过度调整时的危险,当我们创造性地调色时,图像数据一定要符合相应的数学边界。


     所以,达芬奇内置了相应工具以帮助你精确控制最终的图像质量。示波器面板提供了标准的waveform,parade,vectorscope,以及histogram来帮助你分析图像数据。这些示波器可以方便查看到图像是否超标,发现图像是否存在细微的问题,以及对比图像之间的特点。


 H:永远不要停止尝试(never stop experimenting)

       通过阅读上述部分,你已经通过一个简短的介绍知道了色彩分级到底要干什么,所以小飞侠期待想学习调色的朋友,当不知道对图像做什么样的调整时,按照上面的步骤想一想,动手做一做。你会发现,原来调色就这么简单,工具仅仅是表达思想的一个很小的部分。如题,期待大家熟能生巧后,永远不要停止新的尝试。谢谢大家花这么长时间看完。同时感谢群友wt,群友苏,在翻译过程中给出的中肯建议。再次谢谢大家。


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