Topaz DeNoise AI免注册中文版_图片降噪、消除噪点软件 V2.2.2 下载

虽然大家可以为PS安装一些图片降噪滤镜来实现图片降噪，但是挺麻烦的，不如直接使用第三方图片降噪软件来的方便。特此给大家分享一款采用AI技术开发的图片降噪、消除噪点软件，它就是Topaz DeNoise AI免注册码中文破解版。

界面预览图：

Topaz DeNoise AI是一个应用了AI技术开发的专业图片降噪软件，它所应用的AI技术有着数百万个噪点/清晰图像的算法，可以检测整个图像并从整体上确定该照片中细节与噪点中间的差异，在分析出噪声与细节之后，Topaz DeNoise AI就可以精准消除图片噪点了，尽量的还原图片细节，提升图片质量。本次小编给各位分享的是Topaz DeNoise AI免注册码中文破解版下载，希望各位喜欢，该版本无功能限制，完美破解。

虽然降噪技术基本上已经有十年了，这里与那里仅有很小的增量修正。但是DeNoise AI有所不同：我们向算法提供了数以百万计的噪点/清晰图像，直到它实际了解到什么是噪声与怎么最好地将其去除为止。

Topaz DeNoise AI是使用首个应用AI驱动的降噪工具，可消除噪点并恢复图像中的清晰细节。您可能会对获得的结果以为惊讶，你可以毫无保留地以任何光线拍摄任何地方。

DeNoise AI甚至可以容易处理最极端的情况，例如解带，色偏与阴影色调恢复。与其他降噪工具相比，它提供了更好的控制与增强的结果。当您在弱光下使用高速拍摄或遇到嘈杂的条件时，该程序将使您高枕无忧，因为您最后将获得清晰，清晰与无噪音的结果。

除此之外值得一提的是Topaz DeNoise AI 即可以作为独自应用程序使用，也可以当Photoshop，Lightroom Classic或Topaz Studio的插件使用。使用这款图像降噪工具您可以容易消除噪音并恢复图像中的清晰细节，到现在为止它是我用过的最好的降噪工具之一。

Topaz DeNoise AI免注册码中文破解版功能：

1、恢复真实细节

DeNoise AI会检测整个图像，并从整体上确定照片中细节与噪点中间的差异。(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，DeNoise AI从噪点中恢复了惊人的细节。

2、选择性应用降噪

在您的降噪工作流程中，您可能会遇到从某些区域去除噪声效果最好的图像，例如天空但没有碰撞波在鸟类的光滑羽毛上而不是粗糙的树皮上在光滑的外皮上汽车，而不是人行道。DeNoise AI允许您有选择地在图像的某些区域应用降噪，并保留其他纹理。

3、突破性的图像降噪

降噪技术基本上已经有十年了，这里与那里仅有很小的增量修正。DeNoise AI是不同的：我们提供了数以百万计的噪点/清晰图像，直到它实际了解到什么是噪声与怎么最好地将其去除为止。

4、随时随地拍摄

极大的降噪效果就像镜头升级一样。当您拍摄快速动作镜头，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DeNoise AI可以在任何情况下帮您创建像素完美的照片。

Topaz DeNoise AI免注册码中文破解版特点：

1、增强清晰度

DeNoise旨在保留尽量多的图像细节，并让你有机会根据您的意图锐化细节，以获得清晰清晰的照片。

2、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。色度滑块可让你定位与消除这种特定类型的噪音。

3、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，可以将其专业移除并保留细节。

Topaz DeNoise AI所应用的AI降噪技术介绍：

作为摄影师，我们每个人都会遇到嘈杂的照片，例如在低光下拍摄或快速动作拍摄时。就算对于更传统的摄影，在后期编辑中进行调整时，有时也会在阴影区域发现噪点。在过去的十年中，Topaz Labs致力于开发当时最好的工具来解决该问题与其他常见的编辑难题。

=========为什么图像降噪是一个挑战?=========

由于噪声源的多样性，从图像中去除噪声被以为是一个难题。大气，光学器件，传感器与数字电路都能在不同程度上促进最后捕获。

更糟的是，每次拍摄甚至同一张图像的不同部分的类型与贡献都不同。还具有另一个方面使问题更加 棘手。作为观看者，我们以不同的方式感知不同的噪音。例如，我们几乎所有人发现色度噪声比亮度噪声更令人讨厌。

所以，随着时间的流逝，很多研究人员设计了很多巧妙的解决方法来解决不同类型的图像噪声。总体而言，主要思想是环顾相邻像素，并且仅允许某种类型的变化。主要的困难在于确定我们允许与不允许的变化。这种区别非常关键，因为其他类型的变体细节对我们来讲非常珍贵。就像任何摄影师都知道的那样，当过度使用噪点消除算法时，它会因消除细节并使图像非常平坦而臭名昭著。

在过去的几年中，科学界在深度学习行业(也被称为人工智能(AI))中取得了巨大飞跃。当前，几乎没有几天不见有关AI的消息。以前超出我们几乎所有想象力的解决方法现在可供我们日常使用。GPU技术的飞速发展也使个人可以使用需要N多计算能力的AI驱动的应用程序。通过所有这些进步，我们在Topaz Labs的团队可以超越传统的图像处理，以使用AI在摄影界的力量。开发基于AI的降噪解决方法是我们很多AI努力之一。

=========了解机器学习背后的魔术=========

假设我们要您给一个被爱的人照相-它可能是您的配偶，父母或亲密小伙伴。您一生中见过这个人数千次，甚至可能不止一次。如果闭上眼睛，您的大脑就会开始记住您见过此人的所有场合，并且可以开始重新构造大脑中的特征–他们的眼睛，嘴唇，头发等。

深度学习模型(这款软件的核心)与您自己的想法类似。学习的过程称为训练深度学习或AI模型。

假设深度学习模型是配置数百万个过滤器的黑匣子。从一开始，我们就通过示例来教模型学习特定的任务。在开发我们的图像降噪软件DeNoise AI的情况下，我们给黑匣子提供了嘈杂的图像，并要求它给我们提供与该图像的纯净版本一样好的输出。黑匣子必须调整其数百万个滤镜以匹配目标清晰图片。

调整滤镜后，黑匣子会为我们提供类似的清晰图片。现在，我们将黑匣子的输出与已知的清晰图片进行比较，随后根据黑匣子的执行情况为其提供一些反馈。

我们为模型提供了另一个嘈杂的图片，黑匣子根据上次产生的误差调整了其滤镜，并为我们提供了另一个类似的清晰图片。我们计算原始干净图片与黑盒输出中间的差异。我们用数百万张图片重复此过程，并且在每次滤镜调整时，黑匣子会逐步减少误差。训练完成后，该模型可以从给定的嘈杂图片中输出清晰的图片，因为它看到了太多的示例与变体。

=========训练AI模型的幕后花絮=========

现在，这是有趣的部分。当我们看到AI模型的训练过程时，小伙伴们可以确定要使用的三个关键要素：

我们知道，几乎不可能从相机上获得嘈杂的图像与清晰的图像。所以，我们所做的是在数学上在干净图像的顶部添加了一些噪点。

在添加此复制的噪声时，我们考虑了摄像机捕获期间的噪声贡献因素。我们随机调整这些因素，以从原本无噪声的图像中产生数百万个噪点图像。

正如AI模型从这些示例中学习的那样，这种嘈杂且干净的图像对生成非常关键。

1、确定我们想要在黑匣子中放置多少个过滤器与怎么布置这些过滤器。

AI模型具有数百万个过滤器，并且有很多方法可以安排这些过滤器。我们在设计这些过滤器及其布置方面进行了N多研究。关键思想是设计很多具有不同设置的模型，并查看哪种模型在减少随时间变化的误差方面更好。当前，我们在DeNoise AI软件中提供了一些不同的模型，一些提供了更快的处理速度，还具有一些提供了更好的性能。

2、寻找一种很好的方法来计算模型输出与原始清晰图像中间的差异。

有几种方法可以计算模型输出与原始清晰图像中间的差异。可以说，如果模型删除了一些细节，或者在去除噪声后生成正确的纹理时犯了一些错误，则错误率很高。作为批评家，当我们看到模型输出与原始清晰的图像时，小伙伴们可以分辨出差异。

在此示例中，小伙伴们可以看到模型除去了噪点，但也从头发束中去除了一些细节。

科学家不是自己完成这项任务，就是想出了一个聪明的主意。我们为什么不创建另一个AI模型来完成这项工作?小伙伴们可以称其为AI模型，评论家模型或侦探模型。

原始AI将根据嘈杂的图像生成类似干净的图像。评论家AI将看到真实的干净图像与假的干净图像，并确定哪个是假的干净图像。在训练阶段，原始AI将尝试击败评论家AI，而评论家AI将尝试区分真实的纯净图像与伪造的纯净图像。随着时间的流逝，原始的AI将产生越来越好的清晰图像。

=========看看DeNoise AI=========

DeNoise AI经过培训，可以去除一些扫描图像中的高ISO噪声，传感器噪声，热噪声，条带噪声与噪声。以下是DeNoise解决特定噪声问题的一些示例。

在上面的示例中，左侧的原始图像具有非常强的噪点与条带伪影。DeNoise输出是干净的，并且在非常暗的噪声区域中会生成一些细节。

该图像在不同级别具有非常强的条带伪影。AI删除了这些条带伪像，并生成了一些令人信服的细节。

上面的图像是在高ISO设置下拍摄的，并且包含较重的色度噪声模式。色度噪声平常很难完全消除，甚至很难消除而不使图像饱与。右侧默认设置下，DeNoise AI的输出显示了色度噪声的消除，从而显示出具有清晰细节的清晰图像，并且没有明显的不饱与度。

几种图像降噪软件区别对比：

============Photoshop降噪============

第一步，让我们尝试在Photoshop中减少此图像中的噪点。可以通过两种方法尝试这种方法-第一步，通过使用Photoshop中的Camera Raw功能。Camera Raw也可以由其他应用程序(例如Adobe Bridge)访问。

在Camera Raw中，可以通过转到细节部分并调整亮度滑块来减少噪点。这将处理两种类型的噪声之一，即亮度噪声。要调整颜色噪点，您可以在细节部分的减少噪点区域中调整颜色滑块。

让我们放大图像的特定区域，在该区域中我们会看到很多噪点。彩色玻璃中的光束特别暗，并具有色度与亮度噪声。这是在应用任何降噪之前打开图像时的图像外观：

您会看到在彩色玻璃的绿色部分与横梁中的光线中有相当多的噪声。

这在全尺寸图像中也很明显。您可以在下面看到图像中的对比度也更加明显与强烈。

Camera Raw具有一些优势，包含批处理功能，并且可以将降噪部分称为易于使用，虽然它的位置尚不清楚。

在Photoshop中减少噪声的另一种方法是使用减少噪声过滤器，该过滤器可在Photoshop中的过滤器菜单中访问。

为了获得我们期望的降噪水平，我们几乎必须最大化降低噪声菜单中的强度滑块。虽然我们降低了横梁的噪音，但并不能完全消除彩色玻璃彩色部分的噪音。这也使图像的金色部分过度平滑，从而消除了使彩色玻璃有趣的一些细微细节。

降低噪点滤镜易于使用，并且可能在噪声仅集中在较暗区域的区域工作，但是在图像的彩色区域中，它似乎在亮度噪点中苦苦挣扎。

完整尺寸的图像中也有轻微的颜色偏移，并且彩色玻璃的较清晰部分看起来有部分混乱。

============轻室降噪============

接下来，我们尝试使用Adobe Lightroom减少此图像中的噪点。Lightroom是一个易于理解的程序，具有多种功能。但是，我们在尝试使用其降噪功能时注意到一些限制。

在Lightroom中打开此图像后，您将使用仔细菜单下的降噪滑块。我们必须最大程度地使用降噪滑块，以对图像实现任何明显的效果，随后必须稍微锐化以尝试恢复细节。

通过Lightroom应用降噪后，我们得到了这个结果。

虽然减少了整个图像的噪点，但图像丢失的大部分(就算不是全部)都是清晰的锐利细节。彩色玻璃部分中的细节基本上不存在。它增加了不需要要区域的对比度，并且图像的暗区在某些区域也获得了无光泽的外观，这在全尺寸图像中更为普遍。

虽然Lightroom作为多合一编辑平台(连同其批处理功能)具有很多优势，但该产品在降噪方面并不出众。

============DxO Prime降噪============

接下来，我们尝试使用DxO Prime降低此图像中的噪声。初次在DxO Prime中打开图像时，程序能自动开始工作以检测噪声。默认情况下，在应用程序中打开图像后，DxO PhotoLab会即刻应用HQ(快速)降噪模式。根据您所做的编辑类型，这可能是一个有用的过程或令人沮丧的过程。

在DxO PhotoLab中打开图像后，将使用基本工具菜单下的降噪子选板。要应用，必须先导出图像，随后再预览。我们将在一分钟内介绍更多内容。

通过DxO Prime应用降噪后，我们得到了这个结果。

虽然降低了整个图像的噪点，但它也造成图像失去清晰度，使图像的某些部分显得模糊或模糊。除此之外，它还改变了绿色与红色在照片中的显示方式，使图像总体呈淡黄色。为了恢复照片中的原始颜色，我们需要调整后期的色相与亮度。这在下面的全尺寸图像中尤其明显。

单击DxO PhotoLab中的降噪仅需点击几下，但有一些限制。DxO PhotoLab中的DxO Prime仅可用于RAW文件。除此之外，由于其强大的计算功能，DxO Prime降噪只能在降噪子调色板窗口中进行预览，该窗口是一个大约260x150像素宽的小屏幕。最后的降噪仅在导出时对整个图像进行，这不允许您在完成编辑之前预览整个图像的整体效果。

============Nik Dfine2降噪============

同样由DxO具有的Nik Collection是我们降低噪音的下一站。安装Nik收藏夹后，在Photoshop中打开图像时会看到一个框。随后，您将单击要使用的插件，在本例中为Dfine2。您也可以在Photoshop的过滤器菜单下找到该插件。

Dfine 2的优势在于它的易用性，您可以通过它改变应用于图像的降噪程度。这很有用，因为具有很多细节的区域仅需要进行轻微处理。但是，在高分辨率图像上使用该程序可能会比其他程序慢很多。

通过Dfine 2应用降噪后，我们得到了这个结果。

虽然可以肯定地降低了噪声，但现在线路的某些部分已具有像素化质量。简而言之，图像质量下降了。颜色也被像素化并在减少照片整体清晰度的区域进行了平滑处理。

Dfine 2易于理解，但由于创建计算的速度很快而难以使用。总体而言，这使该程序难以使用，虽然您可以使用Dfine 2进行优化，而不是到现在为止测试的其他程序。

============降噪AI降噪============

与这里测试的其他应用程序不同，DeNoise AI通过使用其机器学习过程中收集的数据来工作：我们向算法提供了数百万个噪点/清晰图像，直到它实际了解了什么是噪声与怎么最好地将其去除为止。

DeNoise AI使用简单。打开应用程序后，您可以选择打开一个图像(或多个图像)。打开图像后，您可以在两种模型中间进行选择-DeNoise AI与AI Clear。DeAIise AI模型可进行更多调整，而AI Clear模型具有较少的设置，但渲染速度更快。在这种情况下，AI Clear可以最好地清除图像中的色度噪点。您也可以选择手动或自动选项以简化使用(如果您要进行批处理，则手动将为您提供更多控制，而自动是一个不错的起点)。

因为我们的图像有一些色噪声(如果放大图像就可以看到)，所以我们对图像应用了色度降噪功能。AI Clear实际上将色度噪声纳入其计算中，但是在此我们决定添加额外的量来对其进行微调。

在DeNoise AI中应用降噪后，我们得到了这个结果。

实际上没有噪音，但整个玻璃上的细节依旧清晰锐利。彩色噪声消失了，沿着玻璃窗格的线条使图像看起来清晰而干净，而没有质量损失。图像看起来没有太平滑或模糊。

除了降噪功能外，DeNoise AI还具有批处理功能，所以您可以在相同照明场景下的整个图像集中应用相同级别的降噪。

============JPEG图像中的极高亮度降噪============

编辑JPEG图像与编辑原始图像有很大不同。有时，未经编辑的JPEG图像可能比未经编辑的原始图像具有更多的噪点。当您处理的图像质量下降时，噪点尤其成为问题。让我们在下面看一个极端的例子。

我们拍摄了这张图像，并运行了三个不同的程序-Photoshop的减少噪声滤波器，Camera Raw与DeNoise AI。在处理完图像并尝试校正噪声后，便得到了结果。

虽然Photoshop消除了很多噪点，但它也剥去了照片等锐利细节的照片，例如发束。它还具有使整个图像看起来模糊的模糊质量。在Camera Raw中，就算将亮度滑块推到最大程度，它仍无法完全消除图像几乎任何区域的噪点。虽然它保留了一些更好的细节，但它们隐藏在噪音中。

通过DeNoise AI处理图像后，头发的清晰度更加清晰明了。噪点几乎以某种方式完全从图像中消除，使您可以容易地将背景与前景分开。它甚至增强了衬衫中某些在初始图像中不可见的细节。

这是使用DeNoise AI之后的最后结果。

现在，这张照片展示了难以在原始图像中分辨出的景深，虽然极端的噪音在天空中留下了一些线条，但它们与背景融为一体，您现在可以看到该图的细节在图像中。

============极佳的色度降噪============

色噪是数码相机行业固有的。色噪声，平常称为色度噪声或或称为色噪声，是像素中间色调的斑点状波动。这种类型的噪声非常难看，并且可以说比亮度噪声更讨厌。在数字图像的非常暗或非常亮的区域中，这种类型的噪声变得更加明显。

============总结============

Photoshop尽力减少了色度噪点，但是并不能完全清除皮毛周围与整个树皮区域的噪点。也模糊了眼睛与脸部周围的细节。当尝试消除色度噪点时，Camera Raw将这些细节融合在一起，形成了几乎类似绘画的效果，从而丢失了图像中所有细节。

在DeNoise AI中处理完图像后，色度噪声已消除，皮毛束开始分离，从而为动物脸部周围的区域提供了细节。

Topaz DeNoise AI免注册码中文破解版安装破解教程：

1、解压Topaz DeNoise AI破解版压缩包，找到TopazDenoiseAI-2.2.2-x64.exe安装程序双击运行开始安装官方软件。

2、官方安装完成后，双击Topaz Denoise AI.reg导入注册表，使用Windows防火墙禁止主程序程序连网，现在打开Topaz DeNoise AI就可以免费使用了。