المصادر والتراخيص

مجموعة الأثر المرئي الأصلية

٢٤ طابعًا لونيًا صُممت خصيصًا للمنصة. الأسماء والتأثيرات أصلية، وليست حزمًا رسمية لأي شركة كاميرات.

محاكاة الأفلام

تضم المكتبة ٣٤١ تحويلًا من Natron CLUT، مرخّصة CC BY-SA 4.0. أصحاب الأعمال: Pat David، Marc Roovers، Juan Melara كما هو مبين لكل ملف. حُوّلت ملفات Hald إلى شبكة 33³ مع إعادة أخذ العينات والاستيفاء والتكميم إلى RGB 8-bit. تتضمن بعض الأفلام متغيرات قوة أصلية.

التأثيرات الإبداعية

٤٩ لوتًا من Striped Purple، بترخيص MIT. المصدر والمؤلف والترخيص يظهرون لكل لوت في المكتبة.

نماذج الذكاء الاصطناعي

تحسين الصور: Real-ESRGAN general x4v3 من Xintao Wang بترخيص BSD-3-Clause، مع تحويل ONNX وتثبيت مقاس الإدخال للمعالجة على أجزاء. تفريغ الخلفية: U²NetP بترخيص Apache-2.0. محرك ONNX Runtime بترخيص MIT.

تفريغ البورتريه

نموذج MODNet من Zhanghan Ke وفريقه، بترخيص Apache-2.0، بأوزان ONNX المحلية من Xenova/modnet المثبتة ببصمتها. يقدّر قناع الشفافية للشخص. تحسين الحواف والفرش لا يولّد شعرًا أو تفاصيل جديدة. يبقى U²NetP للتفريغ العام.

الإضاءة الذكية

يُستخدم نموذج Depth Anything V2 Small من فريق Depth Anything بترخيص Apache-2.0، مع نسخة ONNX مكمّمة من onnx-community. يستنتج عمق الصورة محليًا؛ ثم يقدّر محركنا اتجاه الأسطح ويعدّل إضاءة البكسلات الأصلية دون توليد محتوى أو إعادة رسم الوجوه. حُفظت الأوزان كما هي، وقُسّم الملف للتنزيل، مع إدخال مصغّر لتخفيف المعالجة.

تطوير RAW

يستخدم المحرك LibRaw 0.22.1 عبر @colorhythm/libraw-wasm 1.1.1 أحادي الخيط. LibRaw متاح بترخيص CDDL-1.0 أو LGPL-2.1؛ نوزّعه وفق CDDL-1.0، مع المصدر المطابق وإشعارات الحقوق. غلاف JavaScript وtyped-cstruct بترخيص MIT. تطوير المستشعر وتوازن الأبيض والتعريض يجري قبل التحويل إلى RGB 8-bit؛ بعض أنواع ضغط DNG غير متاحة في هذا البناء.

إزالة تشويش الصور

FFDNet color من Kai Zhang، من أوزان مشروع KAIR بترخيص MIT. حُوّل إلى ONNX بإدخال ثابت 128×128، مع هوامش منعكسة ومعالجة على أجزاء. النموذج يعمل على RGB بعد تطوير RAW، وليس نموذجًا مخصصًا لتشويش كل مستشعر. لا يُغيّر أبعاد الصورة.

إزالة التشويش — وضع الجودة الأعلى

نموذج SCUNet real-PSNR من Kai Zhang وفريقه بترخيص Apache-2.0. يُستخدم إصدار PSNR غير التوليدي بعد التحويل إلى ONNX بمقاس 256×256، مع محيط منعكس وتداخل ممزوج على شبكة ثابتة. يعمل على RGB بعد تطوير RAW. لا يضمن تفوقًا على كل صورة ولا يمثل نموذج Adobe أو تكافؤًا معه. الوضع السريع يحتفظ بنموذج FFDNet مع تحكم مستقل بالإضاءة واللون.

فرز الصور وكشف الوجوه

كشف مواضع الوجوه بواسطة OpenCV YuNet 2026may من Shiqi Yu بترخيص MIT، يعمل محليًا عبر ONNX Runtime. لا يتعرف على الهوية ولا يقيّم إغلاق العينين. التشابه والحدة والتعريض تقاس بخوارزميات مقارنة فوتوغرافية؛ الترشيحات للمساعدة والمراجعة ولا تحذف أي أصل.

البورتريه والألوان الانتقائية

كشف ملامح البورتريه بواسطة MediaPipe Face Landmarker ونموذجه المحلي، بترخيص Apache-2.0. المكياج والفرش تركيبات بكسلية قابلة للتحكم وليست إعادة توليد للهوية. مجموعات الألوان الانتقائية الثماني عشرة أصلية للأثر المرئي. يُحافظ التحويل على تدرجات الإضاءة باستخدام فضاء Oklab مع ضبط التشبع لتجنب قص القنوات.

الكاميرات

التحويلات التقنية التي تحمل اسم الأثر تنفيذ مستقل، وليست لوتات رسمية أو اعتمادًا من Sony أو Canon أو ARRI أو Panasonic. الروابط الرسمية متاحة لاستيراد لوت تملك حق استخدامه.