Verbessern Sie Ihre Videos/Bilder vor und nach der Bearbeitung

GPU-Beschleunigung Beschleunigt die Medienverarbeitung erheblich, indem schwere Arbeitslasten von der CPU auf die Grafikkarte verlagert werden. Dies ist besonders wichtig für KI-gestützte Aufgaben, die eine intensive Rechenleistung erfordern und ohne Hardware-Beschleunigung extrem langsam wären.

VideoProc Converter AI ist darauf ausgelegt, Ihre NVIDIA CUDA/NVENC-, Intel QSV-, AMD-GPUs sowie Apple M1/M2/M3/M4 (Pro/Max/Ultra) vollständig zu nutzen, sodass seine KI-Modelle mehr Frames in kürzerer Zeit verarbeiten können. Beispielsweise erreicht das Hochskalieren eines 720×480-Videos auf die doppelte Auflösung mit Gen Detail V3 auf einem Windows-PC mit einer NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti etwa 20,47 FPS, was 2-3 Mal schneller ist als bei den meisten vergleichbaren KI-Videoverbesserungstools.

Das gesagt, ist die KI-Optimierung von Natur aus anspruchsvoller als die Standard-Videobearbeitung. Die Leistung variiert je nach System und GPU, aber mit aktiviertem GPU-Beschleunigung bietet VideoProc Converter AI deutlich schnellere und effizientere Ergebnisse als reine CPU-Lösungen oder weniger optimierte Alternativen.

VideoProc Converter AI bietet vier KI-Modelle für Super Auflösung, die jeweils für verschiedene Inhaltstypen optimiert sind. Für die meisten Nutzer empfehlen wir, mit den beiden neuesten Modellen zu beginnen:

• Gen Detail - Konzentriert sich auf die Generierung von Details und Schärfe. Es verbessert Haut, Haare, Texturen und die allgemeine visuelle Klarheit. Optimal für Aufnahmen und Bilder mit hohem Detailgrad.
• Echt Sanft - Entwickelt, um unvollkommene Medien wiederherzustellen. Es reduziert Rauschen, behebt Mängel und sorgt für ein saubereres und glatteres Erscheinungsbild. Ideal für rauschende, minderwertige oder beschädigte Inhalte.

Für bestimmte Szenarien:

• Anime - Am besten geeignet für Anime, Cartoons und illustrierten Inhalt.
• Zyxt - Eine leichte Option für ältere oder weniger leistungsstarke GPUs.

Falls Sie unsicher sind, welches Modell Sie verwenden sollen, probieren Sie es aus, indem Sie verschiedene Modelle und Einstellungen vorschauen – die Ergebnisse können je nach Quelle variieren. Für eine detailliertere Analyse und nebeneinander angezeigte Beispiele können Sie... Verweisen Sie auf unseren vollständigen Leitfaden.

Viele integrierte Verbesserungstools in nicht-linearen Schnittprogrammen (NLEs) sind nicht vollständig KI-gesteuert. Sie basieren häufig auf traditionellen Filtern für Hochskalierung, Rauschunterdrückung oder Schärfung, die oft nur begrenzte Ergebnisse liefern und Ihre Bearbeitungszeit insbesondere bei hochauflösendem Filmmaterial verlangsamen können.

VideoProc Converter AI ist speziell für KI-Optimierung sowie Vor- und Nachbearbeitung entwickelt. Es führt Optimierungsaufgaben außerhalb Ihres NLE aus, sodass Sie parallel arbeiten können: Verbessern oder korrigieren Sie Aufnahmen in VideoProc Converter AI, während Sie weiterhin in Premiere Pro, DaVinci Resolve oder anderen Editoren schneiden.

Dieser Ansatz bietet:

• Bessere Ergebnisse durch spezialisierte KI-Modelle für Auflösung, Rauschunterdrückung, Stabilisierung und Restaurierung
• Schnellere Workflows, indem anspruchsvolle KI-Verarbeitung von Ihrer Bearbeitungs-Timeline ferngehalten wird
• Sauberere Quellmedien, damit Effekte, Farbkorrektur und Exporte in Ihrem NLE reibungsloser laufen.

Kurz gesagt, VideoProc Converter AI ergänzt Ihren Editor, indem es zeitaufwändige Optimierungsaufgaben vor oder nach der Bearbeitung übernimmt, sodass Sie sich auf das Erzählen von Geschichten konzentrieren können, anstatt auf das Warten auf Renderings.

KI Super Auflösung kann Ihre Videoqualität hochskalieren und verbessern, aber die Ergebnisse hängen von Ihrem Ausgangsmaterial und dem gewählten Modell ab. Hier sind die Hauptfaktoren, die die Verbesserung beeinflussen:

1) Video vs. Bild: Die Verbesserung der Videoqualität mithilfe von KI ist von Natur aus komplexer als die Optimierung eines Einzelbildes, da die Videoverbesserung sowohl räumliche Details als auch zeitliche Konsistenz über viele Frames hinweg bewahren muss. Video-KI-Modelle für Super Auflösung analysieren Bewegungen und Szenenwechsel zusätzlich zu den Rohdetails, was eine größere Herausforderung darstellt als die Einzelbild-Optimierung und häufig zu subtileren Unterschieden zwischen Vorher/Nachher führt.

2) Ausgangsqualität: Sehr niedrige Auflösung (z. B. 480p), starke Komprimierungsartefakte, Rauschen, Bewegungsunschärfe oder Fokusprobleme können die KI-Verbesserung einschränken. KI-Modelle können nur erkennbare Details rekonstruieren, aber keine neuen echten Informationen erzeugen.

3) Modellauswahl: Jedes KI-Modell ist für bestimmte Arten von Aufnahmen optimiert. Das Ausprobieren verschiedener Modelle ist in der Regel hilfreich, und wenn Sie ein Video hochskalieren, liefert ein 2×-Skalierungsfaktor normalerweise natürlichere Ergebnisse als 3× oder 4×.

Testen Sie verschiedene Modelle und Einstellungen an Ihrem Filmmaterial, um die optimale Verbesserung für jedes Video zu finden.