GraXpert 3.0 verglichen mit RCs Noise-X-Terminator. Verbesserungen und neue AI
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- čas přidán 21. 07. 2024
- 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, die in dieser Richtung bisher gemacht wurden. Außerdem gibt es bereits eine neue Version von GraXpert 3.0 sowie eine neue Version des AI-Models. Dadurch konnten einige der häufigsten Fehler behoben werden.
Viel Spaß und Clear Skies wünscht
Frank und das GraXpert Team
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Links
www.graxpert.com Download von GraXpert
github.com/Steffenhir/GraXper... GitHUb Seite von GraXpert
www.deepskyforge.com/index.html Der neue PixInsight Prozess
www.ideviceapps.de/graxpert-s... Das Toolbox PI Script
Link zu Erklärung bezüglich Viren Scanner
www.cloudynights.com/topic/82...
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Inhalt
00:00 Start
00:40 Einleitung und Erklärung
04:42 Verbesserungen
08:20 GraXpert vs NXT
Bücher zum Thema Astrofotografie
Bildatlas der Sternhaufen und Nebel
bit.ly/428Lo4S
amzn.to/3Lol5RD
Bildatlas der Galaxien
amzn.to/3Vmv9iD
Astrofotografie von Katja Seidel
amzn.to/3ViOUr2
Astrofotografie von Thierry Leghault
amzn.to/2Ga6GY4
DeepSky Imaging Primer
amzn.to/2LTmnoH
Lessons from the Masters
amzn.to/2n5Iu2Q
Teleskope, Montierungen und alles Zubehör für die Astrofotografie gibt es im Astroshop
bit.ly/2nTdnro
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CS Frank - Věda a technologie
Es gab Hinweise, dass meine Annahme dass die Parameter in NXT keine Auswirkungen auf das Netzwerk haben falsch ist. Wie es genau bei NXT läuft, weiß ich leider nicht. M.E. ändert das nichts an der Aussage des Videos, aber zugegeben so richtig gut kommt das natürlich nicht rüber. Das GraXpert Team nutzt die von mir gezeigte Methode um intern verschiedene Neuronale Netzwerke miteinander zu vergleichen. So konnten wir jüngst Netze finden, die noch bessere Ergebnisse liefern als es GraXpert jetzt schon tut. Es bleibt also spannend. Ein wirklich objektiver Test, wie ihn Techniker machen würden, wäre leider sehr sehr kompliziert und für den normalen Astrofotografen m.E. nach nicht machbar.
Hab heute mal die 3.0.2 ausprobiert...klappt super....letztendlich ist es gold wert ein so starkes tool wie GraXpert kostenfrei nutzen zu dürfen....besonders für die Personen die mit freeware arbeiten.....danke an Frank und aein Team
Viel Spaß damit!
Wie auf dem Weg vom ATT zum Parkplatz in Essen hinter Dir geschrien wurde: Danke für GraXpert!
ahhh du warst das! Habe ich den Entwicklern erzählt:-)
@@astrophotocologne Herzlichen Dank auch an die Enwickler!
Version 3.0.2 läuft jetzt auch auf meinem alten Laptop, vielen Dank. Finde es toll dass es so viel gute Freeware zum bearbeiten von Astro Fotos gibt, da kann man als Anfänger viel machen ohne gleich vielleicht ins falsch Produkt zu investieren.
Deine Videos sind auch sehr hilfreich.
Das freut mich 👍
Hello Frank & GraXpert team
I’m using both the RC tools and GraXpert. For the Gradient removal, GraXpert became my standard tool. The AI is so powerful and easy to use that it became the first step in my PixInsight process. I’m addictive to it - no way back 😊
I was not able to test the denoising but now that the Windows 10 issue got solved I definitely will.
One of the biggest arguments in favour of GraXpert is the fact that it is powerful, easy to use, free of charge and made with a lot of enthusiasm to help the astrophotography community. Guys, you are doing a great job and I would really like to thank you for this! You deserve all our support and gratitude.
Bert
Hi Bert, thank you so much for your kind words. Enjoy GraXpert.
Zunächst herzlichen Dank an das Team! Mir geht es natürlich rein subjektiv, auch so das ich den Noise X Terminator höchstens zu 0.3 d.h. 30% einsetze da alles darüber unnatürlich wirkt, beim GraXpert gebe ich mehr Gas! Die Ergebnisse wirken für mich, natürlich rein subjektiv, betrachtet natürlicher! Ist sicherlich Geschmacksache! In meinem Lichtverschmutzten Umfeld, erziele ich subjektiv mit GraXpert die besseren Ergebnisse! Jetzt kann man argumentiere, fahre doch ins Hinterland, kann man machen, nicht aber nachdem ich zwischen Leverkusen und Köln stundenlang im Stau stand! Im dem Sinne bitte weiter machen!
CS
Alex
Hallo Alex, die Brücke ist doch nun wieder frei gegeben, angeblich gibt es nun weniger Staus :-) Entrauschen ersetzt leider weder den dunklen Himmel, noch lange Belichtungszeiten. Aber ja, dennoch ist es ein Segen, dass GraXpert auch mit sehr verrauschten Bilder gute Ergebnisse erzielt.
Hallo Frank🙋🏻♀️, noch einmal ein großes Dankeschön an das gesamte GraXpert Team. Ihr steckt soviel Arbeit in dieses Programm und ich finde es Klasse. Da ich zur Zeit noch mit einer Astromodifizierten DSLR Kamera fotografiere ist GraXpert wirklich sehr hilfreich und es macht was es soll. Danke für eure Mühe. LG Nadine
Das freut uns natürlich!
war von der Version 1 schon begeistert. Werde die Tage mal die neue testen :) brauch noch paar Stunden BLZ.... Danke, Wolken
Viel Erfolg!
Danke, Frank. Ich hab gestern ein Video von Visible Dark gesehen, dass den Vergleich auch gemacht hat. Er hat auf das gleiche Signal-Rausch-Verhältnis abgestellt, um einen fairen Vergleich zu erzielen. Vermutlich kommst Du da mit den 0,5/0,6 Einstellungen auch hin. Ich hab auch keinen nennenswerten Unterschied gesehen - bei 1080p im Video wird das ohnehin schwer 😉
Glückwunsch, dass ihr technologisch in so kurzer Zeit mit NXT gleichziehen konntet 👏
Ich hatte diesen Test auch mal gemacht, aber das SNR ist leider doch kein gutes Maß. Man kommt aber in etwa in die gleiche Richtung.
Mmmh I tend to disagree with the premise of the video... Afaik NXT does take both noise reduction and detail parameters as inputs to the neural network, and not as a blend coefficient style thing. In fact, because of that background color mottling you saw with NXT set to max strength, it's impossible to find a blend between original image and denoised image that would then approximate the same image denoised with NXT strength set to 0.6.
More fundamentally, we have to think of end users (as you do at the end of the video). They only want one thing at its most basic: make the image prettier. In denoise case, this is removing noise while not introducing unpleasant stuff (like background color patches) and while keeping the details. So it stands to reason users will play the strength slider to find what they like, and they'd do the same with any denoising method they'd use. Comparing the "best" result a given user could achieve with either one of the denoising tools, from that user's standpoint, is the right way to compare in my opinion, even though it is subjective (and thus second opinions are good)! But it's always necessary to go back to the end user and their needs and use-cases (sorry I'm a product manager in real life...). No end user in their right mind would settle on the NXT result with max strength in your example for instance.
That said GraXpert is absolutely amazing thanks so much for making it available!
Hi Cuiv. Thanks for you reply. I got your point. My idea was, to find a way to compare different results more objective. As comparsions are in general are very subjectiv. Some found GraXpert better then NXT, others the other way around and again others found Topaz better than all of the others. How can this be and is there some way to find an objective "metric" (if you will)? We, the GraXpert Team use this method to compare different Networks and this is so to say our metric. To really investigate this scientifically, we would all be doomed, because this is really heavy sh...If I can´t use this metric on NXT, ok, I am failed in this sense. I am open for any suggestions how to find better ways of comparing things.
I am a little bit surprised i must say, that especially some youtubers didn´t like this video. Is it because i critizised their methods? Well, let us talk about how to test things, without being biased .
Or is the answer elsewhere. Then I assume it has more psychological reasons.
Interesant, aber um wirklich einen Unterschied besser zu erkennen, wäre es schön gewesen zwei gleiche Ausschnitte nebeneinander darzustellen anstelle die Bilder hin und her zu klicken
IMHO
Hallo Rainer, m.E. ist das blinken eine anerkannte Methode um auch feinste Unterschiede sofort zu sehen. Z.Bsp. die kleinen Sterne die verschwinden etc.. Das würde man in einem Vergleich nebeneinander nicht (so leicht) sehen.
Ganz große Leistung was ihr da vollbringt. Abgesehen davon, dass Graxpert mit mehr Nuance entrauscht, ist es einfach eine schöne Sache dass die Tools für Fotografen ohne großen Geldbeutel zugänglich sind.
Die Rechtfertigung "ja man gibt ja eh tausende Euro für die Ausrüstung aus, was sind dann 60€ für ein Tool" gilt halt für viele nicht. Ist immer noch viel Geld für ein Tool das nur einen Bearbeitungsschritt ausführen kann.
Kleiner Vorschlag: Bei Vergleichsvideos würde ein Anhang mit einer hochauflösenden GIF Datei Sinn machen, die zwischen den Bildern wechselt. Denn CZcams komprimiert einfach zu stark. Gerade Feinheiten wie Rauschen gehen fast komplett unter.
Hi, danke dir. Grundsätzlich bin ich auch der Meinung, dass man in Software Geld investieren darf. Bei den KI Sachen finde ich den OpenSource Gedanken aber sehr wichtig (wobei das eine das andere nicht ausschließt).
Was den vergleich angeht. Vielleicht bin ich verwöhnt von meinem Macbook. Bei mir siehst das alles sehr deutlich aus. Ich werde es in Zukunft beachten.
Top graxpert..!.nickel 3.02..!! Cool 👍.
Ist wirklich super was ihr in der Zeit erreicht habt. Beim Gradienten spiele ich mit Eurem Tool, aber auch das neue PI oder auch das herkömmliche DBE Tool. Zum Teil sind die Unterschiede schon sehr deutlich - vor allem in schwächeren Nebelbereiche. Die werden oft von der KI als Gradienten gesehen und entfernt. Da klappt DBE oft besser. Deshalb bin ich auf MARS schon sehr gespannt.
Denoise - wow sehr gut gemacht und da gibt es wirklich nix zu meckern.
Jetzt noch ein Deconvolution Tool 😉.
Also wirklich Top und weiter so!
Es ist gut verschiedene Werkzeuge zu haben, und zu beherrschen. Grundsätzlich kannst du uns weiterhelfen in so einem Fall, und uns die betreffenden Bilder wo es nicht gut funktioniert zur Verfügung stellen. Link in der Videobeschreibung.
Ich schaue das Video auf dem Handy und sehe nahezu keinen Unterschied auf den verschiedenen vergleichsbildern zwischen beiden Entrausch-KI's. 😅
Warum das so ist, erkläre ich in meinem Video über Binning. Schaus dir am besten gleich an.
Beim nächsten mal bitte 200% frank 😅
CZcams killt das alles mit low bit rate. Ja klar am PC reicht mir selber 1:1 auch, aber eben nicht auf CZcams!
Ich kann es auf meinem Monitor alles sehr gut erkennen. Hab aber auch nen guten Monitor.
@@astrophotocologne auch über youtubes compression?
@@stef2499 also ich schaue die videos dann nochmal an wenn ich sie hochgeladen habe. Ich sehe alle nötigen details, aber werde in Zukunft drauf achten.
Der größte "Fehler", den die meisten Tests meiner Meinung nach gemacht haben, war, dass überall schon rauscharme Bilder reingefüttert wurden. Ich will damit doch die Belichtungszeit verkürzen, nicht einfach nur Bilder glattbügeln.
Da muss ich dich enttäuschen, das geht nicht. Da würde man die Physik bescheissen, und das gelingt nichtmal den GraXpert Entwicklern.
Hä, das ist doch totaler Quatsch, dass sich die KI nicht beeinflussen lässt. Je nachdem, wie das Modell programmiert ist, können irgendwelche Buttons alles mögliche machen! Komplett vom Programm abhängig, nicht davon ob KI oder nicht!
Also im Fall von GraXpert kann ich dir zu 100% garantieren, dass du da nix beeinflussen kannst. Bist du Informatiker? Erklärst du mir mal genauer was du meinst? Wie kann man ein CNN als User beeinflussen?
@@astrophotocologne Ich glaube er meinte, daß in einer KI prinzipiell buttons vorgesehen/programmiert werden können mit welchen ein User einzelne Parameter der in der KI integrierten Algorithmen verändern kann. Und damit auch deren Ergebnisse. Aber eure KI hat eben keine solche Buttons ...
@@egal0815 ja, es wird wohl zunehmend so gemacht, dass man herkömmliche Algorithmen mit Netzen kombiniert. Da würde ich verstehen, dass man hier vorm Eingang ins Netz Parameter verändern kann. Sicher kann ich es nur bei GraXpert sagen, da ist es der eine Button der lediglich das Ergebnis abmischt.Was mir nicht klar werden will ist, wie man ein einmal trainiertes CNN verändern will. Das gesagt habe ich allerdings gestern die Nachricht bekommen, dass das angeblich bei RCs NXT so sein soll. Ich verstehe es nur nicht.
That is complex but possible. See for example Section 4.5 of the paper "Toward Convolutional Blind Denoising of Real Photographs". Probably also hypernetworks could be used for this
@@MatteoRonchetti thank you, thats a lot of material to read through. I remember that we talked about this within the team and i was afraid that hypernetworks could be used as a GAN. I will ask the team if we use such. But I can´t say what NXT is using.