Log वाला iPhone 15 Pro सचमुच ‘Pro’ है
(prolost.com)- iPhone 15 Pro और Pro Max में Apple Log रिकॉर्डिंग फ़ोन वीडियो को LUT और color grading-केंद्रित pro workflow में शामिल करना संभव बनाती है
- सामान्य iPhone वीडियो के विपरीत, जिसमें contrast और saturation पहले से baked-in होते हैं, Log वीडियो flat होता है, इसलिए LUT से पहले की correction में मनचाहा look बनाना आसान होता है
- जैसे 10-bit वीडियो के 1,024 levels of gray को 12 stops dynamic range में बांटा जाता है, Log exposure, white balance और color correction में highlight और shadow detail संभालने के लिए बेहतर है
- Apple Log केवल ProRes में उपलब्ध है, इसलिए files बड़ी होती हैं, लेकिन iPhone 15 की USB-C external drive recording 4K 60fps ProRes Log शूटिंग के workflow burden को कम करती है
- Apple Log raw या sensor original नहीं है, लेकिन यह documented format है, इसलिए इसे DaVinci Resolve, ACES conversion और VFX compositing जैसे color management workflows से जोड़ा जा सकता है
iPhone में Log क्यों अहम है
- iPhone 15 Pro और Pro Max Log video recording support करते हैं
- Log, logarithmic encoding का संक्षिप्त रूप है, और video professionals के लिए इसके दो practical अर्थ हैं
- video flat record होता है
- यह color space conversion में handle किए जा सकने वाले known format की तरह काम करता है
Flat वीडियो और LUT workflow
- सामान्य iPhone वीडियो मजबूत contrast, vibrant saturation, और highlight व shadow detail के साथ तुरंत देखने में अच्छे images बनाने के ज्यादा करीब होता है
- Log वीडियो dynamic range और detail को बनाए रखता है, लेकिन default state में contrast और saturation कम वाली flat image जैसा दिखता है
- Log वीडियो को natural दिखाने के लिए LUT जैसे तरीके से color management करना पड़ता है
- LUT color correction को एक file में save किया हुआ रूप है
- कुछ LUT creative look जोड़ते हैं, और कुछ Log से video में color space conversion करते हैं
- Log का फायदा LUT apply करने से पहले वाले stage में बढ़ जाता है
- user अपनी पसंद का LUT चुन सकता है
- LUT के नीचे color grading करने पर color correction ज्यादा natural तरीके से काम करती है
- इसे Canon, Sony, Arri जैसी digital cinema camera footage के साथ उसी timeline में color-managed तरीके से रखा जा सकता है
Log correction naturally कैसे काम करती है
- Log का core idea हर stop of light को समान मात्रा में data देना है
- उदाहरण के लिए, 10-bit video में 1,024 gray levels होते हैं, और अगर 12 stops of light values दिखाने हों, तो हर stop को लगभग 85 gray levels मिलते हैं
- इस structure की वजह से exposure और white balance जैसी basic corrections में highlight और shadow detail को बेहतर ढंग से संभाला जा सकता है
- उदाहरण के आधार पर, हर RGB pixel value में 85 जोड़ना exposure को 1 stop बढ़ाने जैसा है
- इस तरह की जोड़-घटाव correction को Offset कहा जाता है
- DaVinci Resolve में Offset के लिए dedicated color wheel है
- Magic Bullet Looks के 4-Way Color Tool में मौजूद Global color wheel source Log न होने पर भी ACES Log में Offset correction करता है
- वही correction अगर LUT के बाद या video-space footage पर apply की जाए तो result खराब हो सकता है, लेकिन LUT से पहले Log pixels पर apply करने पर यह camera के अंदर हुई correction जैसी natural दिख सकती है
- final stage में वही LUT apply करने पर कई shots के color को consistent तरीके से match करना आसान होता है
Highlights, ProRes और external storage
- iPhone 12 footage में धूप से चमकते कुत्ते के फर की detail recover करने की कोशिश करें, तो iPhone द्वारा जोड़े गए contrast के कारण white values एक uniform overexposed area में crush हो जाती हैं और आसपास के colors posterized हो जाते हैं
- iPhone 15 Pro Max की Apple Log footage detail recover कर सकती है, या ACES output transform में highlights को smoothly overexpose होने दे सकती है
- Log से video में convert करते समय highlights का smooth roll-off film में shoulder कहलाता है, और highlights को pro जैसा दिखाने का यह अहम factor है
- Log हर stop में समान मात्रा में data इस्तेमाल करता है, इसलिए image storage method के रूप में यह सबसे efficient नहीं है
- high bit depth और data transfer rate महत्वपूर्ण हैं, और Apple Log केवल ProRes recording में उपलब्ध है
- Apple ने iPhone 13 में ProRes जोड़ा था, लेकिन Log न होने पर baked-in look की वजह से grading मुश्किल थी और बड़ी files का burden उठाने की वजह कम थी
- 4K ProRes files बहुत बड़ी होती हैं, और इन्हें फ़ोन पर record करने से workflow issues हो सकते हैं
- iPhone 15 lineup Lightning के बजाय USB-C से charge होता है, और USB-C drive connect करने पर ProRes Log video फ़ोन की photo library के बजाय automatically external drive में record होता है
- यह तरीका Apple Camera app में 4K 60fps recording संभव बनाता है, और 24fps playback पर slow-motion effect बनाया जा सकता है
Apple Log की सीमाएं
- high bit depth और dynamic range की वजह से Apple Log में raw के कई फायदे हैं, लेकिन यह raw नहीं है और sensor से सीधे निकला original भी नहीं है
- video में अभी भी noise reduction, tone mapping और color correction जैसी processing होती है
- bright और highly saturated lighting shoot करने पर, भले ही Apple ने sharpening और tone mapping कम कर दी हो, बहुत bright और saturated colors में खास overdriven artifacts दिख सकते हैं
- Log होने का मतलब यह नहीं कि overexposure कभी नहीं होगा
- iPhone छोटे sensor वाला device है, इसलिए Arri Alexa या Sony Venice जैसी dynamic range की उम्मीद नहीं करनी चाहिए
Blackmagic Camera app का manual control
- Apple का default Camera app, Log के “pro” promise की तुलना में ज्यादा manual controls नहीं देता
- मुफ्त Blackmagic Camera app जरूरी manual controls देता है
- इस app में निम्न जैसे pro features शामिल हैं
- live histogram
- display LUT
- USB-C के जरिए HDMI output
- कई ProRes formats चुनना
VFX और ACES में Apple Log
- Log की flat nature grading में look को खुद बनाने देती है, और known format होना इसे कई color spaces में accurately convert करने देता है
- colorist Apple Log को preferred color space में convert करके iPhone footage को अलग-अलग color timelines में accurately रख सकता है
- VFX artist Log footage को scene-referred linear में convert करके color-matched 3D renders के साथ composite कर सकता है
- example workflow में footage को EXR में convert किया जाता है और Cinema 4D की simple geometry पर camera mapping की जाती है
- Redshift में HDR pixel values 3D model पर light और reflections बनाती हैं और lighting का बड़ा हिस्सा handle करती हैं
ACES compatibility और conversion settings
- Apple Log documented format है, इसलिए इसे ACES color management system से जोड़ा जा सकता है
- Apple Log मौजूदा ACES formats से match नहीं करता
- Apple का Log curve अपना format है, जिसे Apple ने document किया है और DaVinci Resolve में यह पहले से usable है
- Resolve के CST node settings इस प्रकार हैं
- Input Gamma: Apple Log
- Input Color Space: Rec. 2020
- कारण: Apple Log Rec. 2020 primaries का इस्तेमाल करता है
- इन input values से Rec. 709 video या ACEScc जैसे ACES formats में convert किया जा सकता है
- Apple Log noise control के लिए dark stops को थोड़ा compress करता है, इसलिए यह ACEScc से ज्यादा ACEScct जैसा है
- Apple, Apple Log से Rec. 709 video में convert करने वाला LUT भी देता है
- Apple LUT में contrast और saturation बहुत rich हैं, इसलिए non-log iPhone video look से match करने के उद्देश्य में यह उपयोगी है, लेकिन कुछ uses में यह बहुत colorful लग सकता है
- Resolve और Final Cut Pro Apple Log को built-in support करते हैं, लेकिन कुछ tools अभी support नहीं करते
- Prolost Apple Log LUT, Apple Log को ACEScc और ACEScct में convert करके existing ACES workflow में शामिल करने देता है
- कुछ लोगों के अनुसार Apple Log को widely distributed ACES OCIO configuration में शामिल होना चाहिए, तभी इसे सचमुच ACES-compatible माना जाएगा
- तब तक Resolve के CST node या Prolost Apple Log LUT जैसे color space conversion bridges हों तो Apple Log को ACES-compatible तरीके से इस्तेमाल किया जा सकता है
iPhone footage का production use
- इस workflow से iPhone 15 Pro Max footage को ACES-compatible Magic Bullet Looks में डालकर, Tiffen जैसे real filters को model करने वाले Diffusion filters apply किए जा सकते हैं
- basic grading के साथ film halation और grain जोड़कर ऐसा cinematic look बनाया जा सकता है जिससे यह महसूस न हो कि इसे consumer phone से shoot किया गया है
- छोटी camera से public places में कम notice होते हुए shoot करना आकर्षक है, लेकिन पुराने phones में image को control करने और intended look बनाने की क्षमता कम थी
- iPhone में Log shoot करने की क्षमता आने से iPhone 15 Pro Max पहली बार ऐसा device बन गया है जिससे असली काम फ़ोन पर shoot करने का मन करता है
1 टिप्पणियां
Hacker News की राय
मेरे पास कभी कोई Apple डिवाइस नहीं रहा और मैं फोन से अक्सर फोटो/वीडियो भी नहीं लेता, लेकिन यह वीडियो प्रेज़ेंटेशन स्पष्ट और संक्षिप्त था, इसलिए मैं उसमें खिंच गया
बिना फालतू बातों के अंत तक दिलचस्प बना रहा
वे Sin City के लुक जैसी मौलिकता के लिए जाने जाते हैं, और इंडस्ट्री में आसान color correction के लिए व्यापक रूप से इस्तेमाल होने वाले MagicBullet के मूल लेखक भी हैं
रंग सुधार, LUT और color encoding systems को अच्छी तरह जानने वाले व्यक्ति के लिए बिना फालतू बातों के विषय समझाना स्वाभाविक है
मेरा मतलब उस वीडियो से है जिसमें महिला सीढ़ियाँ चढ़ रही है और बैकग्राउंड में Ren & Stimpy का Log Song soundtrack है: https://duckduckgo.com/?t=ffab&q=ren+and+stimpy+log+song&atb...
मुझे लगता था कि यह बड़े image sensor में RAW format इस्तेमाल करने का असर है, लेकिन इस समझ से log को देखने पर लेख पढ़ते समय यह काफी intuitive लगा
पक्का नहीं कि यह सही है, लेकिन सही जैसा लगता है
बीच में देखते हुए मैंने सोचा, “अच्छा, यह वीडियो के लिए RAW जैसा कुछ है”, और कुछ सेकंड बाद ही उसने समझा दिया कि यह ठीक-ठीक RAW नहीं है
still photography की digital image processing का अनुभव रखने वाले व्यक्ति के तौर पर Log concept अनावश्यक रूप से उलझाऊ लगता है
सबसे पहले नाम log है, यानी logarithmic, और लगता है कि sRGB जैसे color spaces में gamma बहुत पहले से यही काम नहीं कर रहा था?
BT.709 जैसे सामान्य video standards में भी nonlinear transfer function होता है, तो समझ नहीं आता कि यहाँ log पर इतना ज़ोर क्यों है
इस लेख के हिसाब से मुख्य फायदा यह है कि black और white clipping कम होती है, जिससे post-processing की गुंजाइश ज़्यादा बचती है; high-quality scans जैसे कामों में यह निश्चित रूप से बहुत उपयोगी है, लेकिन नहीं पता कि इसके लिए किसी नए “format” की ज़रूरत है या नहीं
अगर bit depth पर्याप्त हो, तो मौजूदा video formats से भी यह संभव होना चाहिए
gamma 2.2 log नहीं है, बल्कि exponent के करीब है; यह brightness range के निचले आधे हिस्से में ज़्यादा bits लगाता है, जबकि log highlights की तरफ ज़्यादा bits लगाता है
इस लिहाज़ से यह HLG के ज़्यादा करीब दिखता है
curves की visual comparison के लिए graph यहाँ है: https://www.artstation.com/blogs/tiberius-viris/3ZBO/color-s...
इस अतिरिक्त precision को सही-सही store करने के लिए बड़ी bit depth चाहिए, लेकिन bits बढ़ाने से bandwidth भी काफी बढ़ती है
सिद्धांत रूप में सब कुछ 16/32-bit floating point में store किया जा सकता है, और कई आधुनिक nonlinear editors internally ऐसी pipeline इस्तेमाल करते हैं
लेकिन integer data पर nonlinear curve बनाने से signal को compress और अपनी ज़रूरत के हिसाब से adjust किया जा सकता है, जिससे 8~12-bit range में भी काम चल जाता है और storage space में बहुत मदद मिलती है
log curve में मौजूदा sensor performance के हिसाब से 12-bit भी ज़रूरत से ज़्यादा हो सकता है
camera brands या sensors के हिसाब से कई log formats हैं, और ये distribution के लिए नहीं बल्कि capture के लिए हैं
distribute करते समय आम तौर पर standard SDR के लिए Rec.709 जैसे color space में convert किया जाता है, और HDR एक अलग मामला है
log format color correction workflow में post-processing की काफी गुंजाइश देता है
अगर 8-bit signal की बात करें, तो 20 और 21 का अंतर 120 और 121 के अंतर जैसा ही है, और सभी pixel values में समान मात्रा की जानकारी होती है
बाद के चरण में ये values nonlinear gamma curve पर map की जाती हैं
इसके उलट log color space pixel values में ही nonlinear relationship इस्तेमाल करता है, इसलिए यह lossy compression की तरह काम करता है
अगर signal को 8-bit values से होकर गुजरना ही है, तो final gamma curve में जाने से पहले compression method इस्तेमाल करना समझदारी है
low और high pixel values के आसपास precision घटाकर और mid-range की precision बढ़ाकर, किसी खास क्षेत्र में camera sensor की अधिक जानकारी निकाली जा सकती है और higher dynamic range भी map की जा सकती है
सार यह है कि मौजूदा Rec.709 में storage linear होता है और बाद में nonlinear transfer function पर map होता है, जबकि log में storage खुद nonlinear होता है और बाद में फिर nonlinear transfer function पर map होता है
मूल रूप से यह camera के अंदर pixels store करते समय lossy compression करने जैसा है
RAW conversion प्रक्रिया आम तौर पर इसे color space में बदलती है, और अधिकांश cameras में debayer algorithm भी चलाती है
camera के अंदर JPG बनाने वाला built-in converter भी यही काम करता है
हमारी आँखें असल में logarithmic light को linear जैसा perceive करती हैं
यहाँ video और photo में बहुत फर्क नहीं है; बस consumer level पर photos में RAW से काम करना कहीं ज़्यादा आम हो गया है
.zip format LZMA/ZStandard compression और 4GB से बड़े files को support करता है, लेकिन ऐसा बनाने पर .zip support करने वाले कई software उसे decompress नहीं कर पाएँगे
log भी ऐसा ही है: सिद्धांत रूप में .mp4 या .mkv में H264 को log के रूप में encode किया जा सकता है, लेकिन संभावना है कि कई apps इसे ठीक से display न कर पाएँ या बिल्कुल खोल ही न पाएँ
हाल ही में पत्नी ने एक वीडियो दिखाया, और मैंने कहा कि यह iPhone से शूट किया गया है—यह सिर्फ रंगों के ज़्यादा तेज़ होने की बात नहीं, बल्कि मूवमेंट को स्मूद बनाने का तरीका मुख्य लगता है।
सेल्फी vlog या TikTok-टाइप वीडियो में आसपास घुमाकर दिखाना ट्रेंड में है, और iPhone उसे ऐसा बना देता है जैसे स्टेडीकैम गियर से शूट किया गया हो, लेकिन हल्का-सा ऐसा लगे कि वह पूरी तरह follow नहीं कर पा रहा।
इसके साथ स्क्रीन brightness भी काफी बढ़ गई है, जिससे वीडियो कहीं ज़्यादा real लगता है।
मैंने पहली बार इसे M1 Pro स्क्रीन पर नोटिस किया, और अधिकतम 1600 nits brightness देखकर सच में हैरान रह गया।
अभी “iPhone से शूट किया गया” पहचानने की सबसे साफ़ विशेषता यही है।
बेशक HDR वीडियो दूसरे तरीकों से भी बनाए जा सकते हैं, और जल्द ही दूसरे platforms पर भी यह और व्यापक रूप से इस्तेमाल होगा।
final color tone में फर्क आ जाता है।
इसका मतलब यह नहीं कि वह खराब दिखता है, लेकिन iPhone से शूट किए गए वीडियो में हमेशा एक छोटा-सा पहचानने योग्य संकेत होता है, और खासकर motion processing इसका बड़ा हिस्सा है।
बहुत ज़्यादा smooth movement वाला trade-off मुझे स्वीकार्य लगता है।
अगर मैं prosumer या hobby video gear बनाने वाली कंपनी होता, तो Apple आगे क्या करेगा इससे डरता।
Apple पहले ही Final Cut और codec design के ज़रिए editing market में काफ़ी घुस चुका है, कई आम codecs को control करता है, और field में उसके पास करोड़ों devices और बेहद मजबूत manufacturing capability है।
मुझे नहीं लगता कि cinema के top-end market को अभी खतरा है, लेकिन बाकी सबको चिंता करनी चाहिए।
अब तो बस finishing work बाकी है।
जो products बचेंगे, वे शायद live sports के लिए super-telephoto gear और 4K+ IMAX digital cinema cameras जैसे होंगे।
Apple के पास पहले से इस पूरी category में products हैं, और workflow तथा physics के नियमों की वजह से market कुछ समय तक अलग रहेगा, लेकिन physics के नियम भी अब पहले जितने सुरक्षित नहीं लगते।
इस समय social media के लिए सबसे अच्छा editing software CapCut लगता है; जितनी सुविधाएँ यह देता है, उनके मुकाबले इसकी ease of use दूसरों से बहुत आगे है।
लेकिन बड़े lens वाले DSLR physics के नियमों की वजह से गायब नहीं होंगे।
low light में high-quality video शूट करने या अलग-अलग lenses के साथ काम करने के लिए फोन का छोटा aperture कभी भी काफी नहीं होगा।
अगर अगली generation का Oculus display quality में Apple Vision Pro के बराबर भी हो जाए, तब भी सिर्फ Apple के पास professional-grade video capture gear बनाने और उन sensors को consumer devices में बड़े पैमाने पर integrate करने वाली proven supply chain दोनों हो सकते हैं।
मैं इस संभावना को लेकर आशावादी हूँ कि iPad Vision Pro जैसे product में आंखों की दूरी जितनी दूर दो cameras और laser distance measurement शामिल होंगे।
तब binocular Apple Log capture संभव होगा, और point-cloud rendering के लिए Gaussian splatting तथा छिपे हुए points के रंग और texture का अनुमान लगाने वाली generative AI के विकास के साथ, professionally color-corrected interactive scenes बनाए जा सकेंगे।
बस कमी DaVinci Resolve जैसे tools में इस workflow की बेहतर ergonomics की है, और Apple की financial ताकत इसे बढ़ावा देने में बड़ा रोल निभा सकती है।
high-quality VR content Apple products पर बनाया, review किया और consume किया जाएगा।
Apple इसलिए जल्दबाज़ी नहीं कर रहा, क्योंकि किसी और के पास करीब आने की भी उम्मीद नहीं है।
जैसे, आप pro हैं इसलिए headphone jack ज़रूरी है, लेकिन Apple headphone jack ही हटा देता है।
और indirect रूप से वह low-volume, high-margin alternative vendors को भी खत्म कर देता है जो headphone jack, और आगे चलकर XLR headphones और microphones तक देते थे।
यह कुछ वैसा है जैसे Tesla ने car experience को 90% बेहतर बनाया, लेकिन dashboard हटा दिया।
अब तो उसने PRND और turn signal जैसे control levers भी हटा दिए हैं।
मुझे हमेशा यह हैरानी होती रही कि कैमरा sensor में सीधे log scale/floating-point ADC डालने में ज़्यादा दिलचस्पी क्यों नहीं रही
इंसान और algorithms, दोनों ही bright areas की तुलना में dark areas में कुछ bits के अंतर के प्रति कहीं ज़्यादा संवेदनशील होते हैं, और computer science की दूसरी जगहों पर high-range values को represent करने के लिए floating-point का खूब इस्तेमाल होता है
autobrite sensor को log scale को natively capture करने के लिए बनाया गया था
उसके बाद ownership दो बार बदली, और लगता है कि professional video की बजाय vehicle vision systems में इसे ज़्यादा सफलता मिली
https://www.vision-systems.com/cameras-accessories/article/1...
मैं analog designer नहीं हूं, लेकिन CMOS camera sensors में digital designer के रूप में analog designers के साथ काफ़ी करीब से काम किया है
हम पहले से ही least significant bit पर analog signal से जितनी हो सके उतनी information निकाल रहे हैं, और log scale ADC design करने से least significant bit पर और ज़्यादा information नहीं निकाली जा सकती
बात यह है कि जब हासिल करने को ज़्यादा कुछ नहीं है, तो ज़्यादा complex analog circuit से कम information क्यों निकाली जाए
आम तौर पर क्या रखना है और signal को कैसे compress करना है, यह तय करने का काम digital side पर छोड़ना बेहतर होता है
CMOS camera sensors chip पर काफी digital processing कर सकते हैं, इसलिए data को chip से बाहर भेजने से पहले log scale conversion जैसे काम किए जा सकते हैं
SAR ADC में अगर upper bits में signal हो तो lower-bit AD conversion skip करके power consumption कम किया जा सकता है, लेकिन बचत बहुत बड़ी नहीं लगेगी
ज़्यादातर HDR sensors sensor readout में किसी न किसी रूप में log compression इस्तेमाल करते हैं, लेकिन floating-point ADC के बारे में मैंने शायद ही सुना है
search करने पर भी लगता है कि यह आसानी से मिलने वाली चीज़ नहीं है
cameras में hardware-accelerated HDR आजकल आम है, खासकर dashcams और CCTV cameras में इसका खूब इस्तेमाल होता है
मुझे नहीं पता था कि USB-C storage device पर सीधे record किया जा सकता है
1TB phone पर बेहिसाब पैसा खर्च करने की एक बड़ी वजह खत्म हो जाती है, और 4K ProRes shoot करने वालों के लिए यह पक्का game changer है
अनुमान है कि इसकी वजह high write speeds से जुड़ी heat concerns हो सकती हैं
high bit depth और dynamic range की वजह से log video में RAW के कई फायदे होते हैं, लेकिन Apple Log न तो RAW है और न ही सीधे sensor से निकला हुआ है
इसमें अब भी noise reduction, tone mapping और color adjustments काफी होते हैं
आखिर यह एक बहुत छोटा camera है जिसमें छोटा sensor और छोटी lens है, इसलिए सोचता हूं कि क्या ऐसी processing magic के बिना ज़्यादातर situations में image काफी खराब दिखेगी
RAW video का size सचमुच बहुत बड़ा होता है, इसलिए cameras अक्सर external recorder के बिना natively RAW video record नहीं कर पाते
इसका मतलब यह नहीं कि processing important नहीं है, लेकिन $2,000 का mirrorless camera भी कई बार internal RAW video recording नहीं कर पाता
sensor और lens छोटे होते हैं और processor बहुत तेज़ होता है
ऊपर से ज़्यादातर लोग “accurate” या “realistic” photos और videos नहीं चाहते, बल्कि अच्छे दिखने वाले outputs चाहते हैं
इसलिए processing central हो गई है, और reality से कितनी अलग है इसकी परवाह किए बिना ऐसी images बनाना ज़रूरी हो गया है जिन्हें लोग देखकर पसंद करें
ज़्यादातर compression formats में यह महत्वपूर्ण होता है
हालांकि top-end cinema cameras की images में भी अगर अधिकतर post-processing बंद कर दी जाए, तो वे कितनी noisy और कम sharp दिखती हैं, यह देखकर कई लोग चौंक जाएंगे
अगर किसी को photo/video production का hobby है तो Log Android से iPhone पर switch करने की मजबूत वजह लगता है
ecosystem कहीं ज़्यादा mature है और gap घटने की बजाय बढ़ता दिख रहा है
Android पर MotionCam का Raw Video है, जिसके results बेहद अच्छे हैं और कभी-कभी iPhone के ProRes video से भी बेहतर होते हैं, लेकिन बाकी सब खास नहीं है
[1]: https://youtu.be/O5fnGDR4i9w?feature=shared
मैं video engineer नहीं हूं, लेकिन यह ऐसी magical technology नहीं लगती जिसे iPhone 15 के बाहर support न किया जा सके
अगर सच में traction बनता है, तो लगता है यह अगले Android flagships में आ जाएगा
यह compressed RAW video patents रखने वाले RED के lawyers के radar के नीचे अच्छी तरह उड़ रहा है, उम्मीद है यह लंबे समय तक चलता रहे
मैं न influencer हूँ, न fashion model, न interior designer, और फोन के camera से “content” नहीं बनाता
मैं इसे चीज़ों को record करने के लिए इस्तेमाल करता हूँ, और मुझे ऐसी साफ़ तस्वीरें चाहिए जो मैंने जो देखा उसे सटीक रूप से दिखाएँ
अब हम autofocus और automatic shutter speed से आगे बढ़कर उस दिशा में जा रहे हैं जहाँ camera तुरंत correction/editing करता है, और यह खतरनाक है
ऐसे camera से ली गई तस्वीरों को अब सटीक reproduction मानना मुश्किल है
shadows ठीक करना, फीके रंगों को चमकीले रंगों में बदलना, texture को smooth बनाना—अब हर photo machine-made artwork है, और distorted reproduction है
यह बाद में हमारे ही सामने लौटकर आएगा
उदाहरण के लिए, मान लीजिए police bodycam रात में चेहरा बेहतर दिखाने के लिए अपने-आप adjust करता है; police कहती है “चेहरा दिखाई नहीं दे रहा था”, लेकिन bodycam चेहरा दिन की रोशनी जैसा साफ़ दिखा सकता है
यह सही है कि उसने ज्यादा साफ़ और उपयोगी photo ली, लेकिन उस police officer ने वास्तव में जो अनुभव किया, उसका सही वर्णन नहीं है
जब तक इससे बचने के लिए बहुत specific camera settings न की जाएँ, camera photos में हमेशा कुछ खास characteristics दिखती रही हैं, और कुछ cameras के लिए वही मुख्य selling point रहा है
Hasselblad, Polaroid, Canon, Sony—सबके output का अपना look होता है
police bodycam वाले उदाहरण पर उल्टी दिशा में मिलता-जुलता तर्क दिया जा सकता है
launch के बाद से iPhone गहरे skin tone वाले लोगों को वैसा ठीक से capture नहीं कर पाता था जैसा हम आँखों से देखते हैं, और perfect lighting न हो तो sensor को face contrast पकड़ने में साफ़ दिक्कत थी
अभी जिस correction की बात हो रही है, उसी की वजह से iPhone कुछ लोगों को वैसा दिखाने लगा है जो उन्हें असल में देखने के ज्यादा करीब है
इसलिए अगर कोई police officer दावा करे कि “मैं चेहरा नहीं देख पाया, camera बस बहुत अच्छा था”, तो मैं इसे बहुत सावधानी से लूँगा
यह मौजूदा digital cinema camera features को phone में लाने की बात है
आज phones या cameras से ली गई photos/videos में capture software के presets के हिसाब से automatic distortion लागू होता है
कभी-कभी Vibrant, Indoor, Portrait, Landscape जैसे विकल्प होते हैं, लेकिन आप वह नहीं देख रहे होते जो camera ने वास्तव में देखा; आप वह परिणाम देख रहे होते हैं जो manufacturer चाहता है कि आप देखें
Log video RAW photo जैसा है
अगर यह feature ज्यादा व्यापक हुआ, तो criminal investigations आदि में evidence को Log या Raw mode में capture करना requirement बन सकता है
अगर पहले से नहीं है, तो photos और videos के EXIF में ऐसी signatures और metadata चाहिए जो बताएँ कि image कैसे capture हुई थी
तब यह आंका जा सकेगा कि media में कितनी manipulation हुई है
HN पर भी यहाँ इसकी चर्चा हुई थी: https://news.ycombinator.com/item?id=29187820
digital sensors और film इंसानी आँख की तरह perceive नहीं करते, और यह सुनिश्चित करना हमेशा photographer की जिम्मेदारी रहा है
अगर आप automatic mode में shoot करते हैं, तो आपने accuracy का अनुमान camera पर छोड़ने का विकल्प चुना है
ज्यादातर लोगों को वास्तविक reality पसंद नहीं होती, इसलिए वे underexposure/overexposure, long exposure/short exposure से चुनते हैं कि कौन-सी reality दिखानी है; artificial lighting का इस्तेमाल करते हैं, makeup करते हैं, और staged scenes तक बनाते हैं
pure film era में भी इंसान output बदलते रहे हैं, और dodging और burning असल में film में correction work ही थे
smartphone cameras ज्यादा “correct” output पाने के लिए computation का इस्तेमाल कर रहे हैं, अलग बात है वे cases जहाँ feature को image बदलने वाला बताया जाता है, जैसे face smoothing
camera makers और film makers हमेशा कोशिश करते रहे हैं कि human eye जिस range को देख सकती है उसे बेहतर perceive कराया जाए, या कम-से-कम reality और art के बीच फैसला करने के लिए data दिया जाए
police officer वाला उदाहरण मुख्य point से पूरी तरह असंबंधित है
वीडियो में बताए गए फ़ायदे लगभग सभी post-processing की कमी और high dynamic range जैसे लगते हैं
जानना चाहता/चाहती हूँ कि वीडियो के क्षेत्र में log का यही मतलब होता है या नहीं
clipping मूल रूप से maximum dynamic range को सीमित कर देती है
साथ ही log का मतलब यह भी है कि image में “look” पहले से bake नहीं किया गया है, इसलिए आप शुरुआत से काम करते हैं; इससे अलग-अलग manufacturers के दो cameras की footage को natural तरीके से जोड़ना आसान होता है, और image में अपनी style जोड़ना भी आसान होता है
आम तौर पर shooting के क्षेत्र में technical terms कई बार बहुत सख्ती से इस्तेमाल नहीं होतीं, और एक तकनीक के फ़ायदे को दूसरी के फ़ायदे के रूप में समझ लेने जैसी cargo cult सोच भी काफी होती है
सीखते समय noise को filter करना अक्सर मुश्किल लगता है
integer हो या floating point, सिर्फ़ एक pixel value का अपने-आप में ज्यादा मतलब नहीं होता; उस value का context, यानी color space, चाहिए
सामान्य process में camera का capture color space, color processing के लिए working color space, और display color space साथ में इस्तेमाल होते हैं, और pixel pipeline से गुजरते हुए color space conversions से गुजरता है
classic color spaces में pixel values का linear relationship होता है और वे बराबर मात्रा की information रखते हैं
log color spaces में सभी non-linear gamma curves होती हैं, और यह compression का ऐसा रूप है जो बहुत low या high pixel values की information कम बचाता है और बीच के region की information ज्यादा बचाता है
इंसानी आंख सभी brightness levels पर एक जैसा response नहीं देती, इसलिए दोनों सिरों की detail छोड़कर middle region की detail बढ़ाने का चुनाव आम तौर पर शानदार होता है
non-linear compression की वजह से उतने ही bit count में ज्यादा wide dynamic range map की जा सकती है, और उस range का size इस्तेमाल हो रहे color space से तय होता है
camera quality बढ़ने पर आमतौर पर pixel values के लिए 10 bits या उससे ज्यादा इस्तेमाल होते हैं, और log curve के साथ मिलकर information density बढ़ती है, जिससे higher dynamic range capture संभव होता है
नतीजतन post-processing में exposure जैसी चीज़ों को कहीं ज्यादा बड़े पैमाने पर ठीक किया जा सकता है
अंत में, LUT एक linear approximation है, और “real” color space conversion ज्यादा precision के लिए mathematical curves इस्तेमाल करता है
dynamic range जरूरी नहीं कि बेहतर ही हो, लेकिन sensor को मिलने वाले light samples को ज्यादा उपयोगी ढंग से distribute किया जा सकता है
ज्यादा अच्छा दिखाने वाली processing न करना सभी non-consumer devices का default होता है
high dynamic range वाली बात सही है
वास्तव में log space को optimize करने के लिए यह चुनने का मामला है कि color information के कौन-से bits रखें और कौन-से छोड़ें
log midtones की detail की कीमत पर बहुत dark और बहुत bright areas की detail बचाने के लिए optimize करता है
non-log midtones के लिए optimize करता है
bright blue sky और shade में बैठे व्यक्ति जैसे high-contrast scenes में log इस्तेमाल करें, और average contrast scenes में midtone detail ज्यादा पाने के लिए non-log इस्तेमाल करें
photography में space optimization की जरूरत बहुत कम होती है, इसलिए log की जरूरत लगभग नहीं पड़ती
video में कम से कम 24 frames per second होते हैं, लेकिन photos में आम तौर पर उससे बहुत कम frames लिए जाते हैं, इसलिए photos में बस हमेशा सब कुछ capture किया जा सकता है
log format non-linear होता है, इसलिए बहुत bright areas की तुलना में shadows में ज्यादा detail होती है
यह इस बात जैसा है कि इंसानी आंख और दिमाग की sensitivity range linear नहीं होती
cameras में अक्सर इस्तेमाल होने वाली light की unit, stop, aperture wheel का एक click है; उदाहरण के लिए f/11 से f/16 पर जाने पर light की मात्रा आधी हो जाती है
हमें यह linear जैसा दिखता है, लेकिन असल में यह logarithmic है
इंसानी आंख की dynamic range लगभग 20–22 stops है, अच्छे cameras की 12–14 stops, ठीक-ठाक screens की 8–10 stops, और print media की करीब 5–7 stops
photography और video, camera द्वारा capture की गई चीज़ को उससे कहीं सीमित screen या print media की dynamic range में इस्तेमाल करने के लिए light को compress और shift करने का काम है
आमतौर पर exposure neutral gray पर सेट किया जाता है, जो light का लगभग 18% है; इसलिए dark information का आधा हिस्सा इसी 18% range में होता है और बाकी आधा ज्यादा bright areas में
लेकिन आंख dark parts को कहीं बेहतर perceive करती है, इसलिए linear format storage के लिए ideal नहीं है
log format dark half को ज्यादा bits, और बाकी bright 82% को कम bits allocate करता है
RAW sensor readings पर log function apply होने के कारण screen पर सभी values 18% neutral के आसपास इकट्ठी होकर flat दिखती हैं
सही LUT apply करके इसे वापस किया जाता है, shadows को लगभग black और highlights को लगभग white बनाया जाता है, और white point, gray point, black point को freely move किया जा सकता है
LUT apply करने से पहले log values पर color math भी apply किया जा सकता है
यह linear format processing से बहुत अलग नहीं है, लेकिन starting point dark parts पर ज्यादा bits इस्तेमाल करता है, इसलिए post-processing में इस्तेमाल करने के लिए captured dynamic range ज्यादा मिलती है
iPhone की कमजोरी यह है कि log format में save करने के बावजूद shooting के दौरान camera में LUT बदलने या check करने की क्षमता practically नहीं है
अंदाजा है कि CPU या battery load बहुत ज्यादा है, और final result कैसा दिखेगा यह देखने के लिए post-processing तक इंतजार करना पड़ता है
कुछ high-end cameras camera के अंदर काफी adjustable processing देते हैं