𝗙𝗶𝗻𝗲-𝗧𝘂𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗔𝗜 𝗘𝗱𝗶𝘁𝘀: 𝗪𝗵𝗲𝗻 𝘁𝗼 𝗧𝗿𝘂𝘀𝘁 𝘁𝗵𝗲 𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗮𝗻𝗱 𝗪𝗵𝗲𝗻 𝘁𝗼 𝗦𝘁𝗲𝗽 𝗜𝗻
인물 사진 작가들은 거의 동일한 프레임들을 분류하는 데 수 시간을 보냅니다. 종종 AI는 엉뚱한 반사광을 놓치거나 볼을 너무 과하게 매끄럽게 만듭니다. 자동화에 대한 맹목적인 신뢰는 일관성 없는 갤러리와 추가적인 작업량으로 이어집니다. 결과물의 완성도를 유지하려면 언제 작업을 맡기고 언제 개입해야 하는지 알아야 합니다.
AI를 성실한 조수라고 생각하십시오. AI는 반복적인 작업에는 뛰어나지만, 미묘한 차이를 구분하는 인간의 판단력은 부족합니다. 이 원칙을 활용하십시오. 기계가 객관적으로 측정할 수 있는 것은 맡기고, 주관적인 세부 사항은 직접 다듬는 것입니다.
객관적 지표에는 다음이 포함됩니다:
- 노출 (Exposure)
- 화이트 밸런스 (White balance)
- 포즈 유사성 (Pose similarity)
- 눈 깜빡임 감지 (Blink detection)
주관적 판단에는 다음이 포함됩니다:
- 얼굴 표정 (Facial expressions)
- 피부 질감 (Skin texture)
- 브랜드 컬러 그레이딩 (Brand color grades)
- 미세한 리터칭 (Subtle retouching)
Aftershoot는 이러한 워크플로우를 위한 도구입니다. 유사한 포즈를 그룹화하고 눈 깜빡임을 표시하여 몇 분 만에 셀렉(culling) 목록을 만들어 줍니다. 이 도구는 얼굴 랜드마크를 사용하여 눈을 감은 상태를 감지하고 머리 각도에 따라 이미지를 클러스터링합니다.
시나리오: 200장의 기업 헤드샷 세션을 가져온 후, Aftershoot가 눈 깜빡임과 유사성 신호를 사용하여 20개의 포즈 기반 그룹을 생성하도록 합니다. 한 그룹에서 안경에 원치 않는 반사가 있는 프레임을 발견하여 제외하고, AI가 낮은 순위로 매겼던 더 부드러운 표정의 사진을 선택합니다.
다음 세 단계를 따르십시오:
객관적인 AI 패스 실행 노출 및 화이트 밸런스 보정을 적용합니다. 도구가 눈 깜빡임을 감지하고, 포즈를 그룹화하며, 예비 셀렉 목록을 생성하도록 합니다.
주관적인 검토 수행 각 AI 그룹을 엽니다. 썸네일을 훑으며 표정의 품질을 확인하고, 원치 않는 반사가 있는지 체크하며, 피부 질감이 자연스러운지 검증합니다.
타겟팅된 수동 리터칭 실행 놓친 잡티에는 힐링 브러시를 사용하고, 빛을 조절하기 위해 라디얼 필터를 사용합니다. AI 컬러 보정 후 글로벌 LUT를 적용하여 자신만의 스타일을 고정합니다.
AI는 노출, 화이트 밸런스, 포즈 유사성을 측정하는 데 탁월합니다. 이를 통해 지루한 분류 작업에서 벗어날 수 있습니다. 객관적인 확인은 기계에 맡기되, 감정, 미세한 디테일 또는 브랜드 일관성을 위해서는 직접 개입하십시오. '신뢰 후 검증(trust-verify)' 워크플로우를 사용하여 빠르고 전문적인 결과물을 전달하십시오.
Source: https://dev.to/ken_deng_ai/fine-tuning-ai-edits-when-to-trust-the-machine-and-when-to-step-in-mi9
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi