Tantas maneiras de dar uma reforma em alta resolução às suas imagens
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Superficialmente, aprimorar uma foto parece uma tarefa simples. Abra sua ferramenta de edição de fotos favorita, encontre o menu Redimensionar, insira um novo tamanho para sua foto e o aplicativo fará o resto. Esqueça as ferramentas de edição de fotos. Até mesmo o visualizador de fotos padrão do seu Mac ou PC com Windows pode fazer isso.
Mas os resultados do desenvolvimento são muitas vezes inconsistentes. Pode ser irritante ver uma foto antiga de família que ainda parece desfocada depois de passada por um revelador de imagem. É ainda pior em pixel art, uma mancha de tinta com contorno confuso depois de ampliada 4 vezes. Felizmente, esses problemas podem ser minimizados se você usar o método correto para aprimorar a fotografia.
A formatação é outra consideração que depende de você editá-la, da composição da foto e de sua finalidade geral.
Como funciona o desenvolvimento tradicional
Os métodos convencionais de alto nível funcionam com base no princípio básico de adicionar novos pixels cuja média é calculada sobre os pixels circundantes. A diferença é quantos pixels são contados nessa média e o peso atribuído a cada um. Por esse motivo, o aprimoramento tradicional não fará com que suas fotos pareçam mais detalhadas.
O pico vizinho mais próximo é uma exceção ao princípio da média de pixels porque duplica o total de pixels mais próximo. Isso o torna perfeito para pixel art, desenhos e formas geométricas sólidas porque mantém sua aparência em bloco. Mas em fotos normais e em qualquer coisa com gradientes, a proximidade introduz aliasing, o que torna as bordas pixeladas.
Um avanço em relação ao vizinho mais próximo é o upscaling bilinear, que utiliza a média de quatro pixels circundantes para criar um novo pixel. Este método não cria uma aparência em bloco, mas muitas vezes torna as imagens muito suaves para parecerem ligeiramente fora de foco. Use isto para imagens que não são nítidas para começar. Ignore fotos em close-up e qualquer outra coisa com grandes detalhes.
O upscaling bicúbico atinge um bom equilíbrio entre o uso de recursos e a qualidade da imagem. Em vez de quatro pixels, ele considera 16 pixels adjacentes, e os mais próximos recebem mais peso. Graças a isso, produz imagens mais nítidas do que o upscaling bilinear, tudo sem as bordas irregulares vistas em quase alta definição. Esta é uma aposta segura para a maioria dos tipos de fotografia, mas esteja ciente de que, ao contrário dos dois métodos anteriores, pode introduzir halos.
Existem outros algoritmos sofisticados de alto nível, como o método Lanczos. Mas estes exigem mais poder de processamento e não vejo melhores resultados do que o aumento de escala bicúbico. Experimente Lanzos apenas se não estiver satisfeito com o aumento de escala bicúbico.
E quanto ao desenvolvimento de IA?
Enquanto os métodos tradicionais de aprimoramento adicionam novos pixels com base nos pixels circundantes, o aprimoramento de IA usa previsão. Funciona criando uma nova imagem que, quando reduzida, se assemelha mais àquela que você pediu para aumentar. Os modelos de IA podem fazer isso porque são treinados em milhões de imagens de alta resolução.
As imagens aprimoradas com IA costumam ser visivelmente mais limpas e saturadas. Isso faz uma grande diferença quando as imagens de origem estão distorcidas e você precisa preencher as lacunas sem prestar muita atenção à precisão. Digamos que você tenha uma foto antiga e granulada tirada em 2001: o aprimoramento tradicional deixará a imagem mais irregular, mas não removerá a granulação. Um upscaler AI amplia a imagem enquanto remove a granulação.
Mas estes upscalers de IA também podem ter consequências indesejadas. Por exemplo, eu dirigi a arte do álbum do Board of Canada, A música tem direitos para as criançaspelo AI Image Upscaler do PicsArt. Acrescentou olhos ao rosto que estavam embaçados na capa do álbum original. Isso aconteceu porque os rostos geralmente têm olhos, e acredita-se que também tenham. Ele não expande a imagem original, mas cria uma imagem nova e maior. A conclusão aqui é não usar o aumento de escala de IA em fotos onde a precisão é crítica.
Não se esqueça do formato da imagem
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Os formatos de imagem desempenham um papel importante na determinação do que você pode fazer com uma imagem. JPEG é o formato de foto mais compatível. Sua câmera, telefone e computador podem desbloqueá-lo. Por ser um formato com perdas, os tamanhos dos arquivos também são pequenos, o que o torna ideal para armazenar grandes bibliotecas de fotos. No entanto, ele não suporta transparência, portanto evite usar JPEG para itens como logotipos ou texto.
Para uma boa combinação de qualidade e suporte de edição, o formato PNG é uma escolha sólida. As imagens PNG podem ser editadas em quase todos os programas de edição de imagens e suportam um canal alfa opcional, que adiciona transparência. Ao contrário dos JPEGs, as imagens PNG não perdem qualidade quando codificadas durante a decodificação e edição. Isso torna o design perfeito para logotipos, ilustrações e capturas de tela onde os detalhes são fundamentais. Usá-lo para fotos normais pode ser um exagero, dado o formato sem perdas, que possui tamanhos de arquivo muito maiores que o JPEG.
Embora você possa evitar o uso do formato JPEG para imagens usadas na web, o formato WebP do Google existe desde 2010. As imagens WebP têm cerca de um quarto do tamanho do PNG e 25 a 34 por cento maiores que o JPEG. Isso se traduz diretamente em tempos de carregamento mais rápidos para o seu site.
Se seus dispositivos principais forem iPhone e Mac, mantenha o formato HEIC padrão. Segundo a Apple, elas têm metade do tamanho das imagens JPEG padrão e armazenam a mesma quantidade de detalhes. Quando você os edita usando o aplicativo Fotos do iPhone, eles mantêm seu histórico de edição. No entanto, o HEIC tem compatibilidade limitada fora do ecossistema Apple: a visualização de fotos HEIC em um computador Windows requer o download de extensões e visualizadores de imagens de terceiros.
