Когда работаешь с одной-двумя картинками — открываешь редактор, крутишь баланс белого, добавляешь резкость и сохраняешь. Всё просто.
Но что делать, если у вас каталог из 5000+ изображений, которые нужно привести к единому стилю? Ручная обработка займёт недели. Именно здесь на помощь приходит автоматизация с использованием ИИ.
Мне дали 10 эталонных изображений, отредактированных вручную, и поставили задачу — автоматизировать процесс так, чтобы все остальные 5000 фотографий выглядели так же.
Шаг 1. Анализ исходных данных
Первым делом нужно понять, с чем мы имеем дело. Сравниваем исходный файл и результат ручной обработки:
Выявленные проблемы:
- Разный формат изображений (JPEG, PNG, WebP)
- Разное разрешение
Эти проблемы решаются без ИИ — утилитой ImageMagick.
Шаг 2. Извлечение эталонных параметров цветокоррекции
Следующий шаг — разобрать картинку на параметры и понять, какие из них станут эталонными для всего каталога:
Выявленные проблемы:
3. Цвета — расхождение по LUT (RGB-кривые)
4. Контраст — нужна настройка sharpen
Шаг 3. Применение ИИ для цветокоррекции
После анализа стало ясно: нам нужен инструмент, который умеет работать с RGB-кривыми и применять одинаковые параметры к большому количеству файлов.
На этом этапе подключается ИИ — он помогает идентифицировать разницу между эталонным и исходным изображением и вычислить трансформацию, которую нужно применить ко всему каталогу.
Шаг 4. Результат автоматической цветокоррекции
После применения автоматической цветокоррекции ко всему каталогу:
Итог: 5000+ изображений обработаны в едином стиле без ручного вмешательства. Время обработки сократилось с нескольких дней до нескольких часов.
Вывод
Автоматизация цветокоррекции с помощью ИИ и ImageMagick — эффективное решение для больших каталогов изображений. Подход позволяет сохранить единый визуальный стиль и значительно сэкономить время по сравнению с ручной обработкой.