GraXpert 3.0 mit Denoise AI

Zitat von linuxer:
Hallo Steffens,
ähm, wie finde ich das raus ?
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Hallo Thomas,

Das mit dem Alphakanal war nur eine Vermutung.
Im Gimp könntest Du den Alphakanal z.B. in der "Kanäle" Ansicht sehen. Fenster -> Andockbare Dialoge -> Kanäle
Bei einem RGBA-Bild siehst Du da den Kanal "Deckkraft".
Gimp-Kanäle-RGBA.jpg


In der "Ebenen" Ansicht kannst Du auch auf einer Ebene mit Rechtsklick "Alphakanal entfernen" auswählen, um den loszuwerden und ein reines RGB Bild zu bekommen.

Grüße und CS,
Steffen
 
Hallo Steffen,
Du hast recht. Die Bilder haben den Alphakanal. Wenn ich den entferne wie Du vorgeschlagen hast,
dann funktionieren die .png's.
Danke für den Tipp.
 
Hallo,

erstmal danke für die Mühe an das GraXpert Team, ich habe die Version 2 schon sehr gerne genutzt. (: Das neue Design finde ich auch sehr gelungen.

Leider habe ich mit Version 3 auch die Probleme mit dem Denoise und der Fehlermeldung.

Zitat von schmelly:
Hallo Jürgen,
den Status unserer Fehlermeldungen kannst du bei GitHub nachvollziehen. Hast du ein etwas älteres Windows 10 System? Falls ja könnte es dieses Problem sein:
github.com

Denoise issue in Graxpert 3.0.0. · Issue #133 · Steffenhir/GraXpert

Hallo, I've update my Graxpert installation to the new 3.0.0 I tried to walk through the complete workflow but itfinish with an error message after the denoise step. I tried to unistall and install...
github.com github.com
Wie werden zeitnah eine 3.0.2 mit deaktivierbarer GPU Beschleunigung als Workaround veröffentlichen.

VG und CS, David
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Die Version 2.1.19 habe ich nun installiert, aber ich kann bei Denoise AI-Model jetzt kein Modell mehr auswählen, es geht nur "None". Bei den anderen Feldern kann ich was auswählen, z.B. bei Sprache. Ich nutze Windows 10 64 Bit.

Spielt es vielleicht eine Rolle, ob man das vorgegebene Verzeichnis wählt, oder ein anderes?

VG Moritz
 
Zitat von lunic82:
Hallo,

erstmal danke für die Mühe an das GraXpert Team, ich habe die Version 2 schon sehr gerne genutzt. :) Das neue Design finde ich auch sehr gelungen.

Leider habe ich mit Version 3 auch die Probleme mit dem Denoise und der Fehlermeldung.



Die Version 2.1.19 habe ich nun installiert, aber ich kann bei Denoise AI-Model jetzt kein Modell mehr auswählen, es geht nur "None". Bei den anderen Feldern kann ich was auswählen, z.B. bei Sprache. Ich nutze Windows 10 64 Bit.

Spielt es vielleicht eine Rolle, ob man das vorgegebene Verzeichnis wählt, oder ein anderes?

VG Moritz
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Hallo Moritz, die AI-Modelle liegen bei uns auf einem Server und bei Start von GraXpert wird an den Server angefragt, welche Versionen verfügbar sind. Dazu brauchst du eine Internetverbindung. Ein Problem was wir auch schon gesehen hatten war, dass keine Verbindung zu dem Server hergestellt werden konnte, wenn die Systemuhr auf dem Rechner nicht synchronisiert war. Eine andere Fehlerquelle könnte auch eine Firewall oder VPN sein.

Wir haben gestern übrigens GraXpert v3.0.2 mit ein paar Bugfixes veröffentlich sowie der Option, die AI-Modelle auf der CPU laufen zu lassen. Das lässt sich rechts in dem erweiterten Menü einstellen. Damit sollten sich Probleme mit GPU-Treibern oder ähnlichem erstmal umgehen lassen. Außerdem enthält GraXpert v3.0.2 ein paar Anpassung für das neue Denoising AI-Modell 2.0.0, welches vor allem in Dunkelnebeln besser performt, weniger Artefakte verursacht, und nun auch hellere Objekte richtig entrauscht.

Download GraXpert v3.0.2

VG Steffen
 
Zitat von Steffenhir:
Hallo Moritz, die AI-Modelle liegen bei uns auf einem Server und bei Start von GraXpert wird an den Server angefragt, welche Versionen verfügbar sind. Dazu brauchst du eine Internetverbindung. Ein Problem was wir auch schon gesehen hatten war, dass keine Verbindung zu dem Server hergestellt werden konnte, wenn die Systemuhr auf dem Rechner nicht synchronisiert war. Eine andere Fehlerquelle könnte auch eine Firewall oder VPN sein.

Wir haben gestern übrigens GraXpert v3.0.2 mit ein paar Bugfixes veröffentlich sowie der Option, die AI-Modelle auf der CPU laufen zu lassen. Das lässt sich rechts in dem erweiterten Menü einstellen. Damit sollten sich Probleme mit GPU-Treibern oder ähnlichem erstmal umgehen lassen. Außerdem enthält GraXpert v3.0.2 ein paar Anpassung für das neue Denoising AI-Modell 2.0.0, welches vor allem in Dunkelnebeln besser performt, weniger Artefakte verursacht, und nun auch hellere Objekte richtig entrauscht.

Download GraXpert v3.0.2

VG Steffen
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Hallo Steffen,

da habe ich wohl intuitiv die neue Version nochmal runtergeladen, ich hatte den Schalter für die Hardware Beschleunigung gerade zufällig bemerkt und erst gedacht, ich hätte ihn übersehen. Vielen Dank für die wirklich gute Unterstützung, jetzt läuft es! :) Ich nutze übrigens einen intel i5 4570 und nvidia GTX 660, vielleicht fehlt da ja ein aktueller Befehlssatz bei meiner alten Hardware.

Das entrauschte Bild sieht wirklich gut aus, obwohl ich erstmal ein nicht lineares Bild zum Testen benutzt habe.

VG Moritz
 
Hi, Ich hätte da mal ne Frage ;) , nachdem ich mir eben bei 3.0.2 den Einstellungsreiter mal genauer angeschaut habe... Was bedeutet "ai inference batch size"? Lohnt es sich da was anderes als 3 einzustellen?
 
Zitat von Per_aspera:
Hi, Ich hätte da mal ne Frage ;) , nachdem ich mir eben bei 3.0.2 den Einstellungsreiter mal genauer angeschaut habe... Was bedeutet "ai inference batch size"? Lohnt es sich da was anderes als 3 einzustellen?
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Hallo, beim Denoising wird dein Bild zunächst in kleine Ausschnitte mit 256x256 Pixel zerlegt, diese entrauscht, und dann wieder zum ganzen Bild zusammen gefügt. Die Batch Size gibt an, wie viele der Ausschnitte parallel in der GPU bearbeitet werden. Die Batch Size hat damit keinen Einfluss auf das Ergebnis, bei einer guten GPU mit viel Speicher kann ein erhöhen der Batch Size allerdings den Prozess beschleunigen. Ist die Batch Size zu hoch eingestellt, kann es sein dass der Speicher überläuft und Fehlermeldungen ausgegeben werden.
 
Hi,

hab mir gerade mal die aktuell Version installiert um das Denoise, an einen schön verrauschten SII Bild, zu testen.
Leider werden im linearen Bild, Knötchen bzw. Punkte ins Bild rein interpretiert. Denke die AI sieht da was im Rauschen ;)
Im gestreckten Bild ist es deutlich besser, auch wenn das Ergebnis noch etwas unruhiger wirkt wie mit meinem vergleichs Tool.
Somit für mich noch kein Ersatz, aber das wird bestimmt noch werden.

Grüße
Carsten
 
Zitat von castro.pic:
Hi,

hab mir gerade mal die aktuell Version installiert um das Denoise, an einen schön verrauschten SII Bild, zu testen.
Leider werden im linearen Bild, Knötchen bzw. Punkte ins Bild rein interpretiert. Denke die AI sieht da was im Rauschen ;)
Im gestreckten Bild ist es deutlich besser, auch wenn das Ergebnis noch etwas unruhiger wirkt wie mit meinem vergleichs Tool.
Somit für mich noch kein Ersatz, aber das wird bestimmt noch werden.

Grüße
Carsten
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Hi Carsten,

zeig mal bitte. Ich habe es an zig Bildern getestet und habe nichts derartiges gesehen. Bzw. schick uns dann bitte das Bild unter dem Link unter meinem Video zu.
Vielen Dank
Frank
 
Hallo Frank,

ich muss sagen ich bin vom neuen GraXpert 3.0 schwer beeindruckt! Die Denoise Funktion ist der Hammer. :cool: :love:

Leider nervt der Bug mit der Hardwarebeschleunigung doch gewaltig. Ein 138MB png braucht auf meinem älteren Laptop (I7 der ersten Generation) 20 Minuten bei abgeschalteter Hardwarebeschleunigung. Ohne gibt es die bekannte Fehlermeldung, obwohl eine separate GPU verbaut ist.
Das gleiche Bild auf dem Gaming-PC meines Sohnes ist in 20 Sekunden entrauscht (RTX4060).
Wäre klasse, wenn sich doch noch jemand dieses Bugs annehmen könnte. Der Go-around mit abgeschalteter Hardwarebeschleunigung ist nicht so recht zielführend...

Nicht falsch verstehen: Das ist Jammern auf allerhöchstem Niveau! Das Programm ist ansonsten SUPER und ich möchte es nicht mehr missen. Da nimmt man auch den Weg an Sohnemanns PC in Kauf... ;)

Gruß und CS
Mike
 
Zitat von frasax:
schick uns dann bitte das Bild unter dem Link unter meinem Video zu.
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Hab noch ein wenig getestet, das Problem tritt bei der starless Version auf. Beim entrauschen mit Sterne schaut es ok aus.
Hab noch ein paar andere starless SII Bilder getestet, bei einem sieht man nix davon, bei einem anderen kann man es erahnen wenn weiß worauf man achten soll.
Anscheinend habe ich gleich bei meinem ersten Test das richtige erwischt ;)
Bild lädt gerade über den Trainingsdaten Link hoch. Kannst ja mal dran rumspielen.

Gruß
Carsten
 
Zitat von castro.pic:
Hab noch ein wenig getestet, das Problem tritt bei der starless Version auf. Beim entrauschen mit Sterne schaut es ok aus.
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Hi,
naja, die AI wurde auch mit Sternen trainiert und nicht ohne :cool:
Ok, ich werde es Steffen mal zeigen. Danke dir.

Zitat von soundfan:
Nicht falsch verstehen: Das ist Jammern auf allerhöchstem Niveau! Das Programm ist ansonsten SUPER und ich möchte es nicht mehr missen. Da nimmt man auch den Weg an Sohnemanns PC in Kauf..
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Hi,
insofern schlecht, weil der Sohn jetzt ne sehr anständige Verhandlungsposition hat! Es sei denn, er ist schlecht in der Schule, dann würde ich ihm den Gaming PC vielleicht abziehen :)
Spaß beiseite. Natürlich sind alle bemüht das irgendwie zu lösen, aber es geht eben nicht mal eben flotti flotti. Und der Workaround war jetzt der einfachste und schnellste Weg. Hat auch eher was mit der Windiws10 Version zu tun, die du auf dem Rechner hast. Mit einem moderneren OS könnte es schon besser klappen.
Generell sind Computer älterer Generation auch nicht sooo die Spezies für KI. Bedenkt man mal, dass die ganze Technologie erst ein paar Jahre alt ist.

CS Frank
 
Hi,
ich habe mal selber einen Test gemacht. Das gehört sich zwar eigentlich nicht, aber mir hat nicht gefallen dass noch niemand diesen Vergleich gemacht hat. Die Ergebnisse haben mich durchaus selber überrascht. Langsam glaube ich auch Steffen ist ein Genie :cool:

youtu.be

GraXpert 3.0 verglichen mit RCs Noise-X-Terminator. Verbesserungen und neue AI

In diesem Video gibt es einen Vergleich der GraXpert Denoise Funktion zum Noise-X-Terminator von Russel Croman. Der Test unterscheidet sich von anderen Tests...
youtu.be youtu.be

CS Frank
 
Hallo,

sehr interessantes Video :y: Bei mir ist NxT so ca. 8mal schneller als GxP., aber das wird schon noch werden.
Wurde denn GxP nur mit RGB trainiert oder auch mit Monochrombildern ? Ich habe keine Ahnung von KI, ev. spielt das ja auch gar keine Rolle.
Ich hatte nur subjektiv den Eindruck dass GxP da nicht so gut arbeitet.
Als Qualitätsmasstab hat ja RC (bekannt ist mir das allerdings nur bei BxT) mal den Flux der Sterne verglichen, bzw. sich behüht den zu erhalten.
Also ob eine Photometrie am bearbeiteten Bild noch plausible Werte ergibt. Wer richtig messen will macht das nat. nie an bearbeiteten Bildern,
aber das kann ev. zur Beurteilung dienen, ob der Algorithmus die natürlichen Verhältnisse erhalten kann.

Danke für das super Tool :love:
CS
Thomas
 
Hallo Frank,

sehe ich das richtig, dass du Trainingsdaten von GraXpert für den Vergleich herangezogen hast?
Ohne jetzt KI-Experte zu sein, aber ist nicht zu erwarten, dass eine KI mit ihren Trainingsdaten ideal performt?

Andere Anmerkungen:
* Du solltest immer die gleiche STF-Verwenden, nicht für jedes Bild die STF neu erzeugen. Damit kannst nicht nicht wirklich vergleichen.
* Woher kommt die Annahme, dass beide Tools auf Maximalwerten eine vergleichbare Basis bilden?
* Die KI von NXT ist bald zwei Jahre alt, das sei nur mal erwähnt.


Ein moderater Vergleich zwischen NXT AI2 von 2022 und GraXpert AI 2.0 von 2024 liefert bei meinem Beispiel von M63 keinen nennenswerten Unterschied, wenn ich die Regler so einstelle, dass der Hintergrund gleichermaßen entrauscht ist.

vgl.png
 
Zuletzt bearbeitet:
Das war ja auch das Fazit von Frank: Kein wesentlicher Unterschied bei gleicher Entrauschung.

Ciao, Udo
 
Zitat von Quasarius:
Wurde denn GxP nur mit RGB trainiert oder auch mit Monochrombildern ? Ich habe keine Ahnung von KI, ev. spielt das ja auch gar keine Rolle.
Ich hatte nur subjektiv den Eindruck dass GxP da nicht so gut arbeitet.
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Hallo Thomas,
ich müsste nochmal in den Trainingsdatensatz rein schauen. Aber es sind m.E. auch Mono Daten drin, wenn auch Mono Bilder in RGB aufgenommen. Ich hatte in einer ursprünglichen Version des Videos ein RGB Datensatz aus Mono Bildern, wo ich zum gleichen Ergebnis kam.
Ich denke, es spielt gar keine Rolle was im Training verwendet wurde. Steffen kann das besser erklären, er ist der KI Experte. Er hat auch mit künstlichem rauschen experimentiert und kommt zu verblüffenden Ergebnissen, die im Vergleich zu NXT aber immer das gleiche zeigen.

CS Frank
 
Zitat von DominikW:
sehe ich das richtig, dass du Trainingsdaten von GraXpert für den Vergleich herangezogen hast?
Ohne jetzt KI-Experte zu sein, aber ist nicht zu erwarten, dass eine KI mit ihren Trainingsdaten ideal performt?

Andere Anmerkungen:
* Du solltest immer die gleiche STF-Verwenden, nicht für jedes Bild die STF neu erzeugen. Damit kannst nicht nicht wirklich vergleichen.
* Woher kommt die Annahme, dass beide Tools auf Maximalwerten eine vergleichbare Basis bilden?
* Die KI von NXT ist bald zwei Jahre alt, das sei nur mal erwähnt.
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Hallo Dominik.
Ja, der Pferdekopf ist aus dem Trainingssatz, der M42 ist aber von mir und war nicht im Training. Ich habe das ganze an sehr vielen Bilder getestet und komme immer zu mehr oder weniger dem gleichen Ergebnis. Mehr oder weniger, weil je nach Qualität des Ausgangsmaterial zeigen sich die Effekte deutlicher. Aber so einen richtigen Zusammenhang erkenne ich da noch nicht. Was den Pferdekopf angeht hast du Recht (wenn ich das mal als Unterstellung interpretiere :-)) da handelt es sich um einen methodischen Fehler den zu verwenden. Allerdings schneidet der NXT auch da sehr gut ab :cool:

-Die Einstellung der STF habe ich raus geschnitten. Auch das habe ich thematisiert in einer ersten Version des Videos. Mein Vorgehen ist da so, dass ich die STF des einen Bildes gleich auf das andere Bild anwende. Das klappt meistens sehr gut, in extremen Fällen klappt auch das nicht.
-Die Annahme ist natürlich gewagt und ein anderer YouTuber hat auch gleich bei RC gepetzt. Die Antwort war: Bei NXT funktioniert das anders, nur wurde es im Detail auch nicht erklärt wie. Ist wohl Betriebsgeheimnis. Russel hat daher als fairen Vergleich das vorgeschlagen was alle machen, und was ich am Ende auch mache (Anmerkung der Redaktion), nämlich bei moderaten Werten vergleichen. Und ja, da kommen wohl alle zum gleichen Schluss, nämlich: Keine nennenswerten Unterschiede.
Er sagt aber auch, man könnte es dann mit unterschiedlichen Stärken jeweils vergleichen. Und da kann man sich dann denken was raus kommt wenn man die Werte höher schraubt.
-Ja die AI ist zwei Jahre alt. Russel hat in einem Video angekündigt dass er sich primär um die Verbesserung seiner Tools bemüht in nächster Zeit. Das ist ihm bei BxT ja schon sehr gut gelungen. Vielleicht kommt ja bald eine neue Version des NXT.

CS Frank
 
Hallo zusammen,

jetzt mal unabhängig davon, wer da nun ein "Mü" besser ist, NXT oder Graxpert, ich nutze beide Tools und Graxpert ist schon deswegen vorne, weil es die gleiche Leistung zum Nulltarif anbietet. Ein Liebhaberprojekt, das man ja nur lieb haben kann. Was da aus Idealismus heraus entstanden ist, kann man nicht groß genug loben. Ich bin dankbar dafür und gespannt, was daraus noch wird. Wenn es irgendwann Geld kostet, bin ich auch bereit, etwas dafür zu zahlen.

Die RC-Tools sind trotzdem unverzichtbar für mich. Gut, den NXT würde ich mir schenken, wenn ich ihn nicht schon hätte, aber der BXT allein ist das Geld ja schon wert. Als ich den zum ersten Mal angewendet habe, hab ich wirklich Bauklötze gestaunt.

LG Olaf
 
Zitat von THATEIS:
vielleicht sollte man (deswegen) in GraXpert auch nicht unbedingt den Begriff AI wählen. Wie wäre es mit SMAL (smart algorithm)?
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Hallo Hans,

naja, die Architektur der Software ist ja recht klar definiert. Das fällt technisch in den Bereich Machine Learning. Was man mit den technischen Mitteln dann so anfängt, da ist es zum Glück noch so, dass die Programmierer hier noch eine nicht unwesentliche Rolle spielen. Ich denke im Fall von GraXpert kann man das durchaus mal anmerken.

CS Frank
 
Zitat von frasax:
...da ist es zum Glück noch so, dass die Programmierer hier noch eine nicht unwesentliche Rolle spielen.
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Hallo Frank,

genau das wollte ich ja zum Ausdruck bringen. Den Rahmen um die AI (das neuronale Netz) verlangt immer noch einen cleveren (smarten) Programmierer, der sich effizienter (schneller) Algorithmen bedient, um die Vorarbeit der AI auf die Daten anzuwenden.
 
Naja - so viel Hirnschmalz darf/kann man als Programmierer da gar nicht reinstecken... Man verwendet halt fertige Bibliotheken für die Berechnung. Da hat man eigentlich relativ wenig Spielraum worauf man Einfluss nehmen kann. Im Prinzip sind das Black-Boxes bei denen man nur einige Parameter beeinflussen kann.

Die Bibliotheken gibt es halt - systemabhängig (Windows/Mac) in unterschiedlichen Versionen, mit und ohne Hardwarebeschleunigung, von NVIDIA (schnell auf NVIDEA GPUs), AMD, Intel und/oder als Open Source etc.

Die "Hauptarbeit" bei der Umsetzung ist es eine Bibliothek und passende Version herauszufinden die das kann was man erreichen möchte (das können mittlerweile Viele), auf möglichst vielen Systemen funktionieren (da wird es schwieriger, was man bei graXpert aktuell an den Problemen mit Windows 10 und MacOS sieht) und die verfügbaren Ressourcen möglichst optimal nutzen (auch z.B. den Speicher der Grafikkarten, falls mit GPU-Beschleunigung gearbeitet wird) und dabei die "kleinen" und langsamen Systeme nicht zu übersehen. Es ist z.B. deutlich einfacher ein solches System "nur für NVIDIA Grafikkarten" zu programmieren als ein System welches überall "schnell" läuft. Da geht wirklich, wirklich VIEL Arbeit rein und zu einem guten Teil ist das "try and error". Auch wenn es zu diesen Themen mittlerweile sehr viele (zu viele... auch jede Menge schlechte...) Tutorials gibt.

Ansonsten besteht die Entwicklung solcher Tools zu einem großen Teil darin an vernünftige Trainingsdaten zu kommen und in der Lernphase "passende" Parameter für das neuronale Netz zu wählen, damit sich der gewünschte Trainingserfolg einstellt.

Der größte Teil der "klassischen Programmierarbeit" darf dann noch in die Benutzeroberfläche investiert werden *g*

Also unterm Strich: Mit "normalem Programmieren" haben diese AI/KI-Systeme nicht mehr so viel zu tun. Programmiert wird fast nur noch das Drumherum. Deshalb weiß ja auch Niemand wirklich, WIE diese Systeme ihre Ergebnisse erzeugen... Das ist in der Astrofotografie jetzt kein soooo großes Thema, bei den Chatsystemen führt das aber zum Teil zu erheblichen Problemen...

Als BXT herauskam hat man dieses Problem aber auch in der Astro-Community angesprochen. Da wurde ständig in Frage gestellt ob BXT nicht vielleicht Hubble-Daten aus dem Training in die eigenen Bilder hineinmischt. Die Natur solcher Systeme verhindert dabei zuverlässig, dass man einen solchen Verdacht allgemeingültig widerlegen kann, weil eben Niemand weiß was "innendrin" wirklich passiert. Man kann nur Stichproben machen und für die Stichproben feststellen, dass z.B. keine zusätzlichen Details in die Bilder "hineingerechnet" werden. Mit hinreichend vielen solcher Stichproben kann man sich dann einigermaßen sicher sein, dass Alles mit rechten Dingen zugeht. Aber eben NIE 100% sicher. Das ist wie bei uns Menschen: Menschen sterben irgendwann. Das kann man an vielen Mrd. Beispielen der Vergangenheit sehen. Aber vielleicht gibt es ja trotzdem Menschen die ewig leben? Völlig ausschließen kann das Niemand. Da wir aber viele Mrd. "Stichproben" haben mit denen die Sterblichkeit der Menschen belegt werden kann, ist die Wahrscheinlichkeit für "Unsterbliche" sehr gering. Bei BXT gibt es aber z.B. keine Mrd. Stichproben sondern bestenfalls ein paar Dutzend der verschiedenen Influencer/Youtuber und insgesamt vielleicht ein paar Tausend Beispiele die "unsichtbar" sind weil deren Nutzer eben nicht medial präsent sind.

Das soll jetzt aber Alles nicht die Leistung des graXpert Teams schmälern. Wie gesagt: Es bleibt eine Menge Arbeit die nötig ist um solche Systeme zu "bauen" und das Ergebnis zeigt ja wieviel Kompetenz und Können sich da im Team mit der Zeit gesammelt hat. Das lässt mich gespannt auf die nächsten Projekte warten. Ein 32-Bit-fähiges graXpert "de-Star" zur Sternentfernung? Ein graXpert Deconv zur Schärfung/Dekonvolution? Ein graXpert de-Spike für den Apo-Look der Newton-Liebhaber (oder umgekehrt)? Ein graXpert Mosaik um mehrere Bilder zusammenzubasteln? Die Möglichkeiten sind endlos....

Ciao, Udo
 
Morgen Leute,

eine Frage zu GraXpert. Wenn ich z.b einmal mit der KI mit 0.8 entrausche und mir das Ergebnis nicht gefällt weil es zuviel des guten war und ich dann nochmal mit 0.5 entrausche, entrauscht er dann das entrauschte Bild oder nimmt er wieder das ursprüngliche Bild und fängt von vorne an.
Falls ersteres der Fall wäre müsste man noch ein "Zurück-Button" anbieten.
 
Zitat von linuxer:
eine Frage zu GraXpert. Wenn ich z.b einmal mit der KI mit 0.8 entrausche und mir das Ergebnis nicht gefällt weil es zuviel des guten war und ich dann nochmal mit 0.5 entrausche, entrauscht er dann das entrauschte Bild oder nimmt er wieder das ursprüngliche Bild und fängt von vorne an.
Falls ersteres der Fall wäre müsste man noch ein "Zurück-Button" anbieten.
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Hi,

das fängt immer von vorne an. Interessant für diejenigen, die das in PI benutzen ist, dass wenn man einmal die KI gestartet hat, ist die anschließende Neuberechnung rasend schnell. Also man kann sich dann verschiedene Entrausch Stufen beinahe in Echtzeit anschauen.

CS Frank
 
Zitat von ubit:
Das soll jetzt aber Alles nicht die Leistung des graXpert Teams schmälern. Wie gesagt: Es bleibt eine Menge Arbeit die nötig ist um solche Systeme zu "bauen" und das Ergebnis zeigt ja wieviel Kompetenz und Können sich da im Team mit der Zeit gesammelt hat. Das lässt mich gespannt auf die nächsten Projekte warten. Ein 32-Bit-fähiges graXpert "de-Star" zur Sternentfernung? Ein graXpert Deconv zur Schärfung/Dekonvolution? Ein graXpert de-Spike für den Apo-Look der Newton-Liebhaber (oder umgekehrt)? Ein graXpert Mosaik um mehrere Bilder zusammenzubasteln? Die Möglichkeiten sind endlos....
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Ich glaube die größte Leistung in dem Sinne besteht eigentlich darin, dass die Jungs sehr schnell darin sind komplexe Dinge umzusetzen und zu verstehen. Ich erinnere mich, dass wir mal irgendein Paper in der Diskussion hatten, wo ich sofort ausgestiegen bin und erstmal gesagt habe, gib mir mal zwei Wochen. Steffen hatte das über Nacht verstanden und am nächsten Tag umgesetzt.
Wenn es alles ganz easy wäre, würden die KI Tools schneller als der Spargel aus dem Boden schießen.
Es gibt derzeit verschiedene Ideen, natürlich Deconvolution, entfernen von Reflexen und Streulicht oder auch Kometenbearbeitung. Ein weiteres großes Problem ist die Erstellung der Datensätzen, auch dazu gehört Kreativität, Know How und das Fünkchen Fortuna. Und natürlich geeignete Daten.

CS Frank
 
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