作为 Adobe Photoshop® 和 Lightroom Classic® 的著名插件套件(共八款),现新增全新的工具帮助摄影师去除照片中的大气灰雾并提供 29 种忠实再现彩色胶片颗粒的效果。
Nik Collection 5 的八款插件功能强大且多样,还可以作为独立应用程序使用,让摄影师释放无限的创造潜力。 超过 300 种预设提供即时结果,而直观的滑块和 DxO 独有的用于局部调整的 U-Point™ 技术让您释放创意潜力,并使照片中每个细节都能得到完善。
Nik Color Efex 和 Nik Analog Efex 的用户界面经全新打造,使其与最近更新的 Nik Silver Efex 和 Nik Viveza 保持一致。 Nik Color Efex 是一种增强和编辑色彩的强大工具,并且继续成为最受 Nik Collection 用户欢迎的插件,而 Nik Analog Efex 在重现复古摄影效果方面独一无二。 借助这两款插件中新近改进的功能性用户体验,现在用户可以通过改进的选项来保存和编辑偏好设置,从而使预设更易于访问。
U Point™ 技术是开创性的局部调整工具,无需使用蒙版即可直观高效地对目标进行更改,并在 Nik Color Efex 和 Nik Analog Efex 中得到不断发展。 现在可以重命名控制点,使其更易于管理,用户还可以将它们保存为预设的一部分,从而加快工作流程。 添加了明亮度和色度两个颜色选择滑块,让用户可以更好地控制局部调整的影响,并且界面有所更新,使得创建和编辑控制点成为一种简洁且流畅的体验。
得益于源自 DxO PhotoLab 5 的 ClearView 技术,用户可以在 Nik Color Efex 中轻松去除照片中的灰雾。 使用一个简单的滑块智能地减少浓雾、水雾、烟雾和污染,还原照片的对比度和颜色。 Color Efex 还受益于 DxO 专用实验室创建的 29 种全新真实彩色胶片颗粒效果,为模拟时代的爱好者提供了许多新的创意选择。
受益于 DxO 独家实验室持续进行的研究,Nik Perspective Efex 所支持设备的数据库添加了 20 多款新的相机和 60 个镜头。 该插件现在可以自动校正超过 70,000 种相机和镜头组合所产生的几何畸变。
RAW 拍摄者可以体验 DxO PhotoLab 5 ESSENTIAL 的强大功能,这是一款功能丰富的照片编辑软件,包含 DxO 著名的光学模块和 U Point™ 技术,可实现精确的局部调整。
关于 Nik Collection
Nik Collection 于 25 多年前首度问世,是一套包含八款创新插件的套件,每个插件都可以从 Adobe Photoshop®、Adobe Lightroom Classic® 或 DxO PhotoLab 中快速启动,或者作为独立软件启动。 插件提供丰富的创新滤镜、工具和预设,给予摄影师无限的创作潜力。 最新更新建立在 Nik Collection 4 的成功基础上,带来了界面的改进,且用户可以使用 U Point™技术进行的局部调整保存为预设的一部分。 它还引入了元预设,允许用户组合来自多个插件的更改,且只需单击一下即可将它们应用到 Adobe Photoshop® 中的图像。此外,Adobe Lightroom® 中的全新功能可复制和粘贴设置并快速应用最近的编辑,以实现更顺畅的工作流程。
价格和供应
Nik Collection 5(Windows 和 macOS)现已可从 DxO 网站(https://shop.dxo.com/zh-cn)下载,售价为 ¥1056。
已经拥有 Nik Collection 4 的摄影师可登录客户帐户并以 ¥560 的价格升级软件。
DxO 网站提供为期一个月的 Nik Collection 5 完整版试用:https://nikcollection.dxo.com/zh-cn/download/。
好文章,需要你的鼓励
这项研究由浙江大学、复旦大学等机构联合完成,提出了ReVisual-R1模型,通过创新的三阶段训练方法显著提升了多模态大语言模型的推理能力。研究发现优化的纯文本冷启动训练、解决强化学习中的梯度停滞问题、以及分阶段训练策略是关键因素。ReVisual-R1在各类推理基准测试中超越了现有开源模型,甚至在某些任务上超过了商业模型,为多模态推理研究开辟了新途径。
这项研究提出了一种名为"批评式微调"的创新方法,证明仅使用一个问题的批评数据就能显著提升大语言模型的推理能力。研究团队对Qwen和Llama系列模型进行实验,发现这种方法在数学和逻辑推理任务上都取得了显著提升,平均提高15-16个百分点,而且只需要强化学习方法1/20的计算资源。这种简单高效的方法为释放预训练模型的潜在推理能力提供了新途径。
新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架,它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色,但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作,并利用思维链推理技术智能分解用户指令,实验证明其性能显著超越现有方法,尤其在处理复杂多步骤编辑时。
Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统,通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括:将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话,嘴型与语音同步,为实时数字人交互技术开辟了新可能。