[想攝影132] 細說分鏡 Vol.09
🎥 影片時間連結:https://youtu.be/3XpWY8Xbe5U?t=121
🖍「猜想該用什麼曝光模式」?
🖍「光圈該用多少? 最大光圈是好嗎? 還是縮要小一點?」
🖍「快門,更沒有概念,調了半天,除了亮暗速度差別,沒了,隨便用吧」
🖍「對焦呢? 放在哪裡才是對的? 上次是對左邊,這次換右邊好了
玩相機、玩攝影這麼多年了,其實有一個設計我始終覺得「對也不對」,就是機頂上的「曝光轉盤」,這個曝光轉盤指的是像 P/A/S/M,或是「自動」「場景選擇」等功能,而這轉盤還會依不同程度使用者,有著不同的設計。
🟥曝光模式轉盤
P/A/S/M 我想就算是初學者,也會知道大概的差別,但我今天不是要介紹它們,而是談談這樣子的設計是好…,還是不好。
上面說到,對於不同程度使用者,上面這轉盤還有不同的設計,比如說針對「入門級消費者」,就還會有「自動、場景、運動、人像…」等對入門消費者更常用的功能,設計在轉盤上,好讓你可以快速的轉換拍攝模式。
而面對「進階消費者」,那些「自動、場景…」等自動模式就消失了,因為這類使用者是不需要這些功能,反倒是是多了比如 C1 自訂功能,將一些快速設定儲在相機裡,當面對到一些場合,只要快速切換到 C1 就好。
在很久前我就在想,那些自動場景模式真的會有人在用嗎? 會依照前眼的場合,轉換到適合的模式拍攝嗎? 拍出來的照片,真的有比較好嗎? 當我接觸數位相機時,我從不用這些自動模式,這個問題對我來說,反而是個問題
🟥花生醬與蘋果醬
選擇性越多,真的越好嗎? 有個著名的實驗是這樣,當桌上只有二種口味的果醬 – 花生與蘋果,經過的消費者只能從中擇一選擇,只要搭配簡單的字牌,就能賣得不錯的成果。
但如果給上消費者更多選擇呢? 加上了「巧克力」「藍莓」以及「椰子」口味」,同樣的位置,同樣的銷售手法,看起來是消費者選擇更多,應該銷售量更好吧? 反了,反而因為消費者選擇太多,產生了「選擇性障礙」,若是很明確知道自己要的是什麼,拿了就走,這點不難,難的是左右遲疑,不知道該選哪一個最好,心裡一想乾脆放棄好了,如此一反銷售量不增反減。
而要研究那些放棄不買的消費者,「為何他們不買」的原因,五花八門,有的是不敢嚐試新口味,有的是一次只能買一瓶,但又不想買花生與蘋果,在不了解新產品下,放棄好了…,真的要談下去可又是 5000、10000 字,我們跳過吧。
🟥手機 AI 功能
近 3、4 年來,手機相機開始主打「AI 拍照」功能,第一次接觸後,直覺就想到相機上頭的曝光模式轉盤,這個 AI 拍照能自動辨識場合,看到藍天綠地幫你切換「風景」,辨識到人臉切換到「人像」,看到食物改為「美食」多麼方便呀我說,雖然一開始能辨識的場景不多,效果也不算特別突出 (看起來就像是調整色溫、飽和度、對比等等)。
但隨著硬體中央處理器的進步,辨識速度能力越來越快,表現在辨識的場景越多,越能拍出更適合眼前景像的照片,這點也是手機相機進步飛快,讓人難以相信「電腦、軟硬體搭配」能做到如此程度,真是不簡單。
🟥那些曝光參數與構圖
至於不用傻瓜模式的使用者,那就麻煩更大了,就算跳過了曝光模式的選擇,後頭你要選擇的事情可就麻煩了。
在相同的時間下,彼此距離保社防疫社交距離 1.5M,面對相同風景,視角略為有點差別,但不影響,若我們來個模仿他人作品的練習,不給你看照片,只告訴你某一得獎作品,就是在這裡拍出來的,且現在的條件與他當時可說是一樣,你會怎麼拍?
這下會讓你很傷腦筋,畢竟在場的人都不是得獎者本人,360 度視野看到的東西何其多,不同焦段所看到的視野範圍更是不同,再想到曝光變數何其多,在沒有更多線索下,這項練習根本很難達成。
但如果我將照片拿出來,哦,那就簡單太多了,照片上明確的構圖,差別是曝光參數不容易讀得出來,至少要模仿出一樣的照片機會大得多,但也沒那麼容易。
在網路上偶爾會聽到一種聲音「他還不是抄襲某某人的構圖,根本沒有創意可言」,不妨你也去「抄襲」看看,要抄到「一模一樣」或是「很像」還是需要一點功力,沒想像的簡單呢。
🟥沒有限制下更難創作
更多的限制,其實對初學者來說,反而是更好的練習,開放式的拍照練習,反而失去焦點,而所謂的「攝影眼」,就是帶著特定的觀點,在我們日常生活中,尋找不平凡的事物。
外拍練習我常會出一種練習就是「尋找顏色」,一開始練習是要求學生,每一張照片「只能有一種顏色」,這不難達成,第二個練習就多加一種顏色,第三個練習再加一個顏色,學生們在我的限制下,帶著這樣子的觀點四處尋找,反而拍出意想不到的練習。
這就好比果醬的例子,選擇少看起來限制多,但其實是在你腦海裡消除掉那些不必要的猜想 – 你就花生醬與蘋果醬選一個就好了,你不喜歡花生,那就只有蘋果,反之亦然,如果全世界只有這二種果醬,那或許會簡單多了。
攝影呢? 也是相同的例子,如果光圈只有「F2.8、F11」這二種選擇,快門同樣只有「1/10、1/500」二種選擇,ISO 更是全自動不讓你選,光是這樣子就有四種曝光參數組合,當所有人面對同一場景,就算是構圖不同,但在有限的曝光選擇下,作品反而變化不多,可以猜想就哪幾種可能。
但是現實是,光圈自常見的 F1.2 開始一路縮小至 F22,快門從 1/8000 一路慢至 30 秒,ISO 從 50 變化到 12800 甚至更高,可以組出多少的變數出來 – 只為了一個完全相同的構圖? 這就讓人覺得麻煩 (還是討厭?) 而人腦不擅於做選擇決定,通常會想取得最快的捷徑達成目標,此時若有老師在旁邊告訴大家「大家參考我的曝光參數 – F2.8、1/500、ISO 100」,我想當下所有的學生都會這麼做,少部分的學生再依我的數據做其它的調整嚐試。
🟥讓自己成為天線
前幾篇不斷提到一個概念,任何一張照片,都是無數的選擇中「選擇組合」出來,為何朝著這裡構圖,為何選擇這些參數拍照,我認為這是你當下對環境的感受後,受到剌激、產生靈感,在無數種變數中組合出來,每一張照片皆是如此。
在拍照練習不只是如此,還要為你所做的組合說出一些解釋,之所以這樣做、那樣決定,背後那些選擇的過程,身為老師的我更在意這些,才知道上課所教的觀念,有沒有讓你記在腦中,溶入現場加以變化與創作。
即使是相同的地點,已經來過 4、5 回,每一天的天氣也不盡相同,你做的選擇也會不同,就算是同一天、同一時刻,都還會改變一下構圖與曝光參數,因為不知道如何會是最好,反正多拍二張也不費力花錢,多拍幾張回頭再想想,這就是為何我會建議學生,照片拍完是要「回頭看、回頭想」的原因,照片的價值不是「按完快門、修好圖、分享完」就是它生命的終點。
🟥其它一般使用者
以上這些體驗對一般使用者來說,很難讓他們體驗這些故事,因為這些使用者基礎觀念不熟,甚至只是真的「只想拍照,不想花太多時間」的人,根本不想去理會上面講的這些事情,他們要做的就是「瞄準、按下快門」就拍完照片。
學會攝影,不是「學會 – 沒學會」二分法,特別是卡在中間的人,總是會多加摸索,在眾多拍攝變數下,不斷的嚐試數種組合方式,通常會得到不同的結果,但也說不出這些差別的意義在哪裡? 試著改變光圈、快門,除了景深、亮度有所不同,好像也沒別的差別的感覺,要他們解釋為何這麼做就太為難他們,因為他們根本不知道怎麼做才比較好,更別說是….,感受當下環境給他們速度,透過攝影加以回應,這麼進階的攝影體驗,對他們來說,還離的太遠了一點。
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ai人臉轉換 在 范琪斐 Youtube 的最佳貼文
人臉辨識,就是用科技計算的方式,來比較臉部視覺特徵,藉此鑑定身分的一種電腦技術。
其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法,各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的,通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。
當攝影機拍到你的時候,它第一步也會先切成一張一張的影格,然後去找到你的臉,就像是我們相機在拍照的時候,它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦,這就是使用了人臉偵測的技術。
也因為人臉其實有一些特徵,所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵,像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的,一張臉大約有80幾個識別點,但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭,或是受到光線影響之類的,有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正,利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點,將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3D的技術,用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢,這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量,轉換成編碼,於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表,最後再送到資料庫進行比對。
雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展,但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟,才有較大的進展。而且這樣子一套演算法,還需要透過AI深度學習,模擬我們大腦神經網絡的運作,然後從大規模未標記的資料中學習,來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。
不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間,辨識準確度卻還是有待加強,美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現,2014年到2018年期間,人臉辨識系統因為深度學習的技術,失敗率從4% 降到 0.2%。BUT!資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣,每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老,這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識,還是一大難題。
像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間,測試一款全新的AI臉部識別程序,可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料,結果系統在17萬名觀眾當中,配對了2470人為潛在目標,但是錯誤率高達92%。
Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition,也曾經把28名國會議員辨識為罪犯,讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃,在市內幾個地方架設監視器,實時進行人臉辨識,希望可以找出通緝犯等特定人士,幫助執法。不過在 15 個月的測試中,卻發現系統經常誤判,準確度常常出問題,後來在2019年終止這項合作。
人臉辨識跟很多技術一樣,就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步,而且透過電腦的深度學習,讓判讀的準確度大大提升,但它仍然不像DNA那樣,正確度高達99.9%,可以作為決定性的判定標準。
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ai人臉轉換 在 賢賢的奇異世界 Youtube 的最佳貼文
酸民,黑特Haters的八個特徵,今天你被酸了嗎?看看Pewdiepie的酸民。。
回覆酸民的話:https://www.youtube.com/watch?v=o7R8x6C9dJI
酸民的留言:https://www.youtube.com/watch?v=o_hxTVBWwIM
回覆酸民的留言:https://www.youtube.com/watch?v=M0txxQJvWZ0
各位大家好,歡迎收看HenHenTV,我是Tommy。
在網絡的世界,當沒有知道你是誰的時候,很多人就可以做回自己,也可以發洩心中那股怨氣,。這些人就在熒幕的背後,發洩和宣洩負能量。這些人我們稱他為酸民黑特Haters。
初級酸民,黑特haters的特徵為沒有頭像
1. 沒有照片,又要威,又要帶頭盔
沒有真實名字,大部分都是狗啊黑兔~貓啊~,或者是一些罵人的名字。On99,X媽等等不堪入眼的名字
2. 沒有真實名字,動物名為多,或一些暗號。。
3. 個個都是天才,因為開口就叫人白痴或智障
4. 非常有禮貌,因為開口就問候別人母親好不好
5. 要求高和非常細心,因為總可以找出錯誤來酸你,他們的審查苛刻的程度是媲美學校的教授。
6. 很短。。。。我是說留言,爛,差,和一些動詞(如果不明白什麼動詞Biology老師)
7. 沒有做過影片但是教你如何做。就好像一個人沒有駕過車,去教你駕車一樣。你會聽嗎?
8. 轉換高手和扭曲:明明是一些非常正面的東西,他們都能把他變成負面的東西
為何說他們是初級酸民,黑特Haters呢?因為他們連自己都不敢做,只敢藏在熒幕的背後當個鍵盤殺手。
經典的酸民,黑特Haters留言有以下幾個:
你X皮啦~不要在拍啦~~
你真的覺得你講一句:叫我不要拍,我就不會拍嗎?越叫我不要拍,我還拍得更多。
你這個影片是侮辱著XXX
你應該看到全世界都在侮辱你吧。。。
資料搜查清楚了再做影片,學多幾年啦~
我需不需要研究十年後再來?
你好樣衰。。。那個樣子像是打X機後的樣子
你怎麼知道我昨天。。。。
不要再抄襲誰啦~~
不可能全世界只有他一個人做吧?煮同樣菜的廚師太多了吧!個人烹飪方法不同,煮出來的食物也會不同。
你好XXXX,ON99,XXX(我怕出不到街,以叉叉來代表)
Deleted
Xxxxxxxxx
Deleted
我們做影片的人出發點是要讓大家快樂,如果你不喜歡,大可不看啊~~但是偏偏這些人就是喜歡看,看了又要罵,在Youtube上面找一下人來宣洩自己的負能量。
來到最高級的酸民,黑特Haters
他們做影片來罵你!但是沒有什麼內容的,就是什麼東西都可以罵一餐,他父母看到會怎樣想呢?還是他父母也在一旁一起看?
大家來看看Pewdiepie那幾個酸民,黑特Haters
其實pewdiepie有5300萬訂閱人數,那在5300萬這些人只是佔了0.00001%,對於這些酸民的留言或攻擊,你只能笑笑的去面對。無論你是認真的回他,他們並不當一回事,你成不成功其實對他來說一點都不重要。
我們是Youtuber,也是像你一樣的人。要求平等尊重和對待。
憎恨只會帶來更多的憎恨,我知道當一個人覺得另一個人和他自己不一樣時,他就會覺得他是應該被批評的,應該被打擊的,因為你敢踏出他們不敢踏出的一步。。但是你又何嘗不是和其他人一樣嗎?在生活中收到攻擊和不了解嗎?你應該比任何人都清楚知道那種被誤解的感受。Haters always Hate,不累的嗎?
我喜歡拍攝,更喜歡做影片,我做Youtuber是因為我喜歡帶給別人快樂,我很謝謝大家一直以來的支持。
酸民們,如果你連臉都怕給人家看到,那我也沒有必要這麼認真的去看你沒有建設性的留言。如果你覺得自己可以做得更好,我很樂意的看到你做自己的影片,而且第一個訂閱者是我。
謝謝大家的觀賞,這次的影片並不是要去攻擊酸民,只是我覺得當你可以找到你最喜歡做的事,你才知道那是一件多麼美好的事,比你在網絡世界去攻擊別人更有意義,我們下個影片見。
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