[想攝影132] 細說分鏡 Vol.09
🎥 影片時間連結:https://youtu.be/3XpWY8Xbe5U?t=121
🖍「猜想該用什麼曝光模式」?
🖍「光圈該用多少? 最大光圈是好嗎? 還是縮要小一點?」
🖍「快門,更沒有概念,調了半天,除了亮暗速度差別,沒了,隨便用吧」
🖍「對焦呢? 放在哪裡才是對的? 上次是對左邊,這次換右邊好了
玩相機、玩攝影這麼多年了,其實有一個設計我始終覺得「對也不對」,就是機頂上的「曝光轉盤」,這個曝光轉盤指的是像 P/A/S/M,或是「自動」「場景選擇」等功能,而這轉盤還會依不同程度使用者,有著不同的設計。
🟥曝光模式轉盤
P/A/S/M 我想就算是初學者,也會知道大概的差別,但我今天不是要介紹它們,而是談談這樣子的設計是好…,還是不好。
上面說到,對於不同程度使用者,上面這轉盤還有不同的設計,比如說針對「入門級消費者」,就還會有「自動、場景、運動、人像…」等對入門消費者更常用的功能,設計在轉盤上,好讓你可以快速的轉換拍攝模式。
而面對「進階消費者」,那些「自動、場景…」等自動模式就消失了,因為這類使用者是不需要這些功能,反倒是是多了比如 C1 自訂功能,將一些快速設定儲在相機裡,當面對到一些場合,只要快速切換到 C1 就好。
在很久前我就在想,那些自動場景模式真的會有人在用嗎? 會依照前眼的場合,轉換到適合的模式拍攝嗎? 拍出來的照片,真的有比較好嗎? 當我接觸數位相機時,我從不用這些自動模式,這個問題對我來說,反而是個問題
🟥花生醬與蘋果醬
選擇性越多,真的越好嗎? 有個著名的實驗是這樣,當桌上只有二種口味的果醬 – 花生與蘋果,經過的消費者只能從中擇一選擇,只要搭配簡單的字牌,就能賣得不錯的成果。
但如果給上消費者更多選擇呢? 加上了「巧克力」「藍莓」以及「椰子」口味」,同樣的位置,同樣的銷售手法,看起來是消費者選擇更多,應該銷售量更好吧? 反了,反而因為消費者選擇太多,產生了「選擇性障礙」,若是很明確知道自己要的是什麼,拿了就走,這點不難,難的是左右遲疑,不知道該選哪一個最好,心裡一想乾脆放棄好了,如此一反銷售量不增反減。
而要研究那些放棄不買的消費者,「為何他們不買」的原因,五花八門,有的是不敢嚐試新口味,有的是一次只能買一瓶,但又不想買花生與蘋果,在不了解新產品下,放棄好了…,真的要談下去可又是 5000、10000 字,我們跳過吧。
🟥手機 AI 功能
近 3、4 年來,手機相機開始主打「AI 拍照」功能,第一次接觸後,直覺就想到相機上頭的曝光模式轉盤,這個 AI 拍照能自動辨識場合,看到藍天綠地幫你切換「風景」,辨識到人臉切換到「人像」,看到食物改為「美食」多麼方便呀我說,雖然一開始能辨識的場景不多,效果也不算特別突出 (看起來就像是調整色溫、飽和度、對比等等)。
但隨著硬體中央處理器的進步,辨識速度能力越來越快,表現在辨識的場景越多,越能拍出更適合眼前景像的照片,這點也是手機相機進步飛快,讓人難以相信「電腦、軟硬體搭配」能做到如此程度,真是不簡單。
🟥那些曝光參數與構圖
至於不用傻瓜模式的使用者,那就麻煩更大了,就算跳過了曝光模式的選擇,後頭你要選擇的事情可就麻煩了。
在相同的時間下,彼此距離保社防疫社交距離 1.5M,面對相同風景,視角略為有點差別,但不影響,若我們來個模仿他人作品的練習,不給你看照片,只告訴你某一得獎作品,就是在這裡拍出來的,且現在的條件與他當時可說是一樣,你會怎麼拍?
這下會讓你很傷腦筋,畢竟在場的人都不是得獎者本人,360 度視野看到的東西何其多,不同焦段所看到的視野範圍更是不同,再想到曝光變數何其多,在沒有更多線索下,這項練習根本很難達成。
但如果我將照片拿出來,哦,那就簡單太多了,照片上明確的構圖,差別是曝光參數不容易讀得出來,至少要模仿出一樣的照片機會大得多,但也沒那麼容易。
在網路上偶爾會聽到一種聲音「他還不是抄襲某某人的構圖,根本沒有創意可言」,不妨你也去「抄襲」看看,要抄到「一模一樣」或是「很像」還是需要一點功力,沒想像的簡單呢。
🟥沒有限制下更難創作
更多的限制,其實對初學者來說,反而是更好的練習,開放式的拍照練習,反而失去焦點,而所謂的「攝影眼」,就是帶著特定的觀點,在我們日常生活中,尋找不平凡的事物。
外拍練習我常會出一種練習就是「尋找顏色」,一開始練習是要求學生,每一張照片「只能有一種顏色」,這不難達成,第二個練習就多加一種顏色,第三個練習再加一個顏色,學生們在我的限制下,帶著這樣子的觀點四處尋找,反而拍出意想不到的練習。
這就好比果醬的例子,選擇少看起來限制多,但其實是在你腦海裡消除掉那些不必要的猜想 – 你就花生醬與蘋果醬選一個就好了,你不喜歡花生,那就只有蘋果,反之亦然,如果全世界只有這二種果醬,那或許會簡單多了。
攝影呢? 也是相同的例子,如果光圈只有「F2.8、F11」這二種選擇,快門同樣只有「1/10、1/500」二種選擇,ISO 更是全自動不讓你選,光是這樣子就有四種曝光參數組合,當所有人面對同一場景,就算是構圖不同,但在有限的曝光選擇下,作品反而變化不多,可以猜想就哪幾種可能。
但是現實是,光圈自常見的 F1.2 開始一路縮小至 F22,快門從 1/8000 一路慢至 30 秒,ISO 從 50 變化到 12800 甚至更高,可以組出多少的變數出來 – 只為了一個完全相同的構圖? 這就讓人覺得麻煩 (還是討厭?) 而人腦不擅於做選擇決定,通常會想取得最快的捷徑達成目標,此時若有老師在旁邊告訴大家「大家參考我的曝光參數 – F2.8、1/500、ISO 100」,我想當下所有的學生都會這麼做,少部分的學生再依我的數據做其它的調整嚐試。
🟥讓自己成為天線
前幾篇不斷提到一個概念,任何一張照片,都是無數的選擇中「選擇組合」出來,為何朝著這裡構圖,為何選擇這些參數拍照,我認為這是你當下對環境的感受後,受到剌激、產生靈感,在無數種變數中組合出來,每一張照片皆是如此。
在拍照練習不只是如此,還要為你所做的組合說出一些解釋,之所以這樣做、那樣決定,背後那些選擇的過程,身為老師的我更在意這些,才知道上課所教的觀念,有沒有讓你記在腦中,溶入現場加以變化與創作。
即使是相同的地點,已經來過 4、5 回,每一天的天氣也不盡相同,你做的選擇也會不同,就算是同一天、同一時刻,都還會改變一下構圖與曝光參數,因為不知道如何會是最好,反正多拍二張也不費力花錢,多拍幾張回頭再想想,這就是為何我會建議學生,照片拍完是要「回頭看、回頭想」的原因,照片的價值不是「按完快門、修好圖、分享完」就是它生命的終點。
🟥其它一般使用者
以上這些體驗對一般使用者來說,很難讓他們體驗這些故事,因為這些使用者基礎觀念不熟,甚至只是真的「只想拍照,不想花太多時間」的人,根本不想去理會上面講的這些事情,他們要做的就是「瞄準、按下快門」就拍完照片。
學會攝影,不是「學會 – 沒學會」二分法,特別是卡在中間的人,總是會多加摸索,在眾多拍攝變數下,不斷的嚐試數種組合方式,通常會得到不同的結果,但也說不出這些差別的意義在哪裡? 試著改變光圈、快門,除了景深、亮度有所不同,好像也沒別的差別的感覺,要他們解釋為何這麼做就太為難他們,因為他們根本不知道怎麼做才比較好,更別說是….,感受當下環境給他們速度,透過攝影加以回應,這麼進階的攝影體驗,對他們來說,還離的太遠了一點。
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ai照片換臉 在 背包Ken 旅遊貧道 Facebook 的精選貼文
聽說臉書觸及率大降,那就趁機講一些旅行私人廢話(本來可能就沒人看那種)
一直用Google時間軸比對跟確診者足跡,突然想到 #Google是否也默默的紀錄了我的旅程。
果然,這是我從拉脫維亞飛到以色列的第一天,#好上帝的視角呀。
1.Google記錄了到以色列第一天的所有的軌跡(好有趣),軌跡上還有按照時序拍的照片(ㄟ......這,#細思極恐)( ゚д゚)
2.這天google顯示飛了2,897公里、步行34.6公里、火車10.4公里火車。
這是怎樣!走的比火車還遠。
3.每到一個新地方,一向有地毯式搜索的習慣,我隱約知道自己走得很誇張,但第一次看軌跡,原來自己活像 #動物園躁鬱來回剁步的北極熊(。>﹏<。)
#DaySummary:
這天是我的整備日,自己沒有太多的紀錄,但時間軸竟然幫我拾起了回憶。
從歐洲起飛,土耳其機場睡了一晚,一早抵達以色列。
從機場搭火車到特拉維夫市區(就是10.4公里那段軌跡)
進了Abraham Hostel 放背包,這時在我跟一個捷克創業家交換了名片(因為Google有紀錄我拍下他的名片),這個插曲讓我幾天後參加了一個創業家與NASA科學家的聚會。
然後就是我閃電般的折返跑,途中包含吃了一家排名頂到暴的小吃店,專賣炸鷹嘴豆蔬菜球跟口袋餅。也走進法雅古城,雅法古城 新的太有感,重建復舊應該費工,但已無古意。
接下來是還有Google記下,但我自己完全失憶的部分,逛以色列超市、晚上坐在餐廳研究hostel賣的行程(因為有拍DM)
沒想到能從這角度看到自己的旅程,實在太酷了。
#如果有一天有一個AI說自己是背包Ken
寫了我的行程,po了我的照片,可能也不意外。
ai照片換臉 在 烏烏醫師 Facebook 的最佳貼文
一開始我把「您已登入N號房」的照片放在Ig上時,許多網友表示想登入卻又怕事件令人髮指看完不舒服。但其實這本書雖說是由事件揭發者自述行動的真實紀錄,但為了避免二次傷害,其中並沒有詳細呈現影片的內容或是被害者的痛苦,而是著重描述作者追查事件的契機、中間遇到的阻饒、心理的壓力、情緒轉折及後續對韓國社會法律造成的影響。
N號房裡的性犯罪影片種類很多,其中使用deepfake技術進行「熟人凌辱」使用的犯罪模式令我印象最深刻。犯罪者透過影像合成技術將A片人物的臉孔任意置換後販賣,甚至在群組裡客製化競標自己想看的人物,從總統、網紅、明星到前女友任何人都可能是受害者。
也因為這樣的技術日新月異,影像以假亂真,受害者因此得不斷澄清影片中的主角不是自己。 尤其當作者們在追查過程中,發現親近的男性友人竟也在房裡時,不免擔心自己也變成被害人。即使後續主謀「博士」被捕,受訪時,她們仍猶豫是否該露臉,深怕因追查而被狹怨報復,畢竟仍有太多躲在幽靈帳號後面的加害者還沒落網。台灣其實也有類似的犯罪行為,最近鏡週刊就針對此議題做出相關報導。
看完這本書和報導後,我第一時間不免擔心自己受害,畢竟醫師的臉相當容易取得,我還轉念自我安慰有刺青又很壯的AV主角不多。聽到我這樣的反應,先生馬上冷笑的說,「妳也太傻,太低估AI合成的技術,人家存心要搞你,哪有可能辦不到!」
但這兩個小女生並未因害怕而退縮,即使看了大量不堪影片,產生可怕的殘影因此惡夢連連,他們仍持續追查,倡議催生相關法律,令我深深佩服。她們是如此的有勇氣,比她們年長又有一定網路聲量的我,怎能不更加關心社會,努力破解迷思呢?
書中我最喜歡的部份是第二部份,採用兩個女生交換日記的格式,帶出兩位作者的背景,如何組成追蹤團「火花」,又因怎樣的契機開始追查此事件。另外也能從她們日常遭遇的惱人小事看出韓國社會的性別不平等,好比頻繁卻被輕忽的職場性騷擾、公眾場所的偷拍、單身歧視、家庭刻板的性別分工,甚至連她們撰寫的女性政治人物事業專題,也被編輯修改成以外表、家庭、感情為主的八卦性質報導。
在各種她們遇到的韓國性別事件中,最令我印象深刻的就是「掙脫束衣」。這個運動主要是鼓勵韓國女性素顏、砸爛化妝品、剪短髮,來對抗韓國社會過度在意女性外表的氛圍。好比大學生沒化妝,就可能被男同學指責「妳沒帶臉出門」、「單眼皮要戴假睫毛、貼雙眼皮才像個女生」
。這樣的群體壓力下,女生往往得花更多的時間金錢才能符合社會的期待。
仔細想想韓國女生真的很少素顏上街,各種保養美妝產品還真是獨步亞洲、五花八門!只不過運動走到後來難免有點極端,以至於有些女生化妝打扮時還會被同溫層質疑不夠「女性主義」,這也讓作者在這樣的拉扯中,進退兩難。
回看台灣,除了某政治人物公開說過台灣女生素顏就是嚇人外,對於女性就該化妝打扮的壓迫,似乎沒有韓國那麼深。不過相對的,我曾看過批踢踢有大量文章討論「男生喜歡女生素顏還是化妝」、「男友不準我化妝怎麼辦?」,也有認識愛濃妝打扮的學姊交了新男友後,在對方要求下連粉底都不敢擦。彷彿化不化妝都會有人有意見,可以隨意說三道四。其實我一直認為這樣的運動背後精神應該是,我化不化妝就這樣,高不高興隨便你!
我自己在這方面倒是一直很自在,大學時期很愛畫煙燻妝、收集各種眼影、戴假睫毛,婚後也曾上過化妝課,學習看不出來有化妝的「素顏妝」。直到最近我則會故意素顏出席各種場合和講座,等對方問我怎麼不打扮時,我就可以半開玩笑地問他「蛤!有一定要化妝嘛?我這樣不美嗎?」說真的!還真的有主辦單位問過我,看他們被我反問啞口無言的樣子覺得好有趣。
另一個令我有感而發的點是其中一個作者,因家中沒有兒子,為了滿足爸爸的遺憾,勉強自己陪爸爸摔角、在爸爸面前大口吃肉喝酒、故作豪放,揣摩「兒子該有」的模樣。但相反地,她在男友面前又得扭扭捏捏,裝成食量小鳥胃的「小女人」。兩個皆是偽裝出來的樣貌,讓她深受委屈,直到她組成追蹤團火花後,開始努力追求真實的自己,力求不管在誰面前都要展現出最真的一面,而因此更幸福自在。
我還記得以前住院醫師時代,也曾怕被同事認定利用女性優勢而養成不哭、裝兇強勢的樣子。也擔心被病人認定太年輕,不夠專業,總喜歡板起臉孔故作嚴肅冷漠。但最後過猶不及又時常因不溫柔、臉臭而被投書,導致我有段時間非常矛盾、容易自我懷疑。直到有學姊提醒我作為醫師,其實就是發自內心拿出專業關心病人,和性別氣質無關 。至此之後,我在面對病人時就更加自在。面對各種關於「態度不佳」的投書時也更能坦然面對。畢竟人的氣質本來就是多元 ,先接納自己的不同面向,才能進而同理各式各樣的人。
看完這本書。讓我不僅對網路性犯罪的樣貌有概略了解,也因這兩個的女生勇敢追尋真相的過程,讓我感受到滿滿的力量。
如果你習慣用聽的吸收知識,我會推薦法客電台ep98專訪鏡週刊記者蔣宜婷和數位女力聯盟的理事長朱芳君律師,更能完整了解「deepafake」在台灣的猖狂及法律上的不足。另外針對韓國性暴力事件,其實還有一本「我是金智恩」值得推薦,我會陸續分享我的心得。
不過我得自私的說一句,大家如果預算有限,還是要優先預購我的新書「無框身體」喔!
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ai照片換臉 在 范琪斐 Youtube 的精選貼文
人臉辨識,就是用科技計算的方式,來比較臉部視覺特徵,藉此鑑定身分的一種電腦技術。
其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法,各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的,通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。
當攝影機拍到你的時候,它第一步也會先切成一張一張的影格,然後去找到你的臉,就像是我們相機在拍照的時候,它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦,這就是使用了人臉偵測的技術。
也因為人臉其實有一些特徵,所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵,像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的,一張臉大約有80幾個識別點,但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭,或是受到光線影響之類的,有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正,利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點,將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3D的技術,用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢,這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量,轉換成編碼,於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表,最後再送到資料庫進行比對。
雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展,但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟,才有較大的進展。而且這樣子一套演算法,還需要透過AI深度學習,模擬我們大腦神經網絡的運作,然後從大規模未標記的資料中學習,來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。
不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間,辨識準確度卻還是有待加強,美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現,2014年到2018年期間,人臉辨識系統因為深度學習的技術,失敗率從4% 降到 0.2%。BUT!資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣,每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老,這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識,還是一大難題。
像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間,測試一款全新的AI臉部識別程序,可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料,結果系統在17萬名觀眾當中,配對了2470人為潛在目標,但是錯誤率高達92%。
Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition,也曾經把28名國會議員辨識為罪犯,讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃,在市內幾個地方架設監視器,實時進行人臉辨識,希望可以找出通緝犯等特定人士,幫助執法。不過在 15 個月的測試中,卻發現系統經常誤判,準確度常常出問題,後來在2019年終止這項合作。
人臉辨識跟很多技術一樣,就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步,而且透過電腦的深度學習,讓判讀的準確度大大提升,但它仍然不像DNA那樣,正確度高達99.9%,可以作為決定性的判定標準。
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Deepfake換臉程式的黑暗秘密: 人類未來的危機
大家有沒有覺得這段Obama的演講有種很奇怪的感覺啊? 其實該片段是一年前導演Jordan Peele用一個名Deepfake的恐怖AI科技Key了美國總統的樣子上去的. Deepfake是能把任何人的樣子放在任何身體上. 用這種科技出ham片!楊幂中國deepfake事件! 甚至未來政治危機! 之後一一會講.
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Deepfake源自於一個名Interval Research corporation的網路科技研究中心. 1997年研究出Video rewrite program, 初步能夠將影片?面口型的畫面配合上後期加上的對白. 在Hollywood電影後製變成很重要的科技. 但要到20年之後Deepfake才得到主流關注. 2017年我們看到的 ‘Synthesizing Obama’ 網上流傳. 2017年尾這種科技才由授權人士掉到一般人的手中. 例如這個名 ‘fakeapp’ 的應用程式. 結果問題就開始了.
今天就講一下deepfake危機會出現的三個地方.
色情
2017年尾名 ‘deepfakes’ 的一位reddit討論區用戶上載了第一個自製Deepfake. 之後luk jook有各個女明星的deepfake出現. 女星的樣子放在A片女星的身體上. 高fung時一天數千條這些影片放上討論區.
但如果你只是普通的女生, 一醒來發現無數張有你樣子的色情照片和影片, 你又如何接受呢?
法律學生Noelle martins 17歲的時候發現網上有大量photoshop她的樣子的色情照片. 之後的5年, Noelle與各大的色情網站進行一個gim gooy的戰爭. 除即發現她身邊的朋友甚至自己的妹妹也成為這些Deepfake網站的受害者.
這個熱潮導致兩極分化. 道德上該事件一定是重大問題. 但另一邊學者認為色情行業一向都是推動新科枝的重要元素.
這其實sip及西方社會一個敏感的A片類型: 復仇色情片. 簡單講, 復仇色情片是一些ja男與女友分手後把她的裸照或親密片放給大家看的色情片內容.
Deepfake卻令到沒有拍過任何東西的女生也可能成為 ‘復仇’ 目標. Noelle martins就是一個越反抗越成為目標的例子.
楊冪
國內好多科技上的潮流也是來自外國. Deepfake也不列外. 這張照片曾在國內引發很大的關注. 大家覺得有問題嗎?
這張内地女演員楊冪的造型照來自於TVB 1994年射雕英雄傳 ‘黃蓉’ 的角色. 但1994年的楊冪只有8歲, 其實這是一個deepfake, 原本的造型是朱茵. 但真實程度讓影片出現在 ‘B站’ Bilibili後, 這種 ‘合成技術’ 在國內全面禁止.
Political event
外國明星樣子被deepfake惡搞卻常常發生. 演員Nicolas cage的樣子出現最多. Wonder Woman Gal Gadot的事件最為人熟悉.但看看這個片段(show hilary Clinton Saturday night live deepfake)
而這是美國總統Donald Trump. 被一名演員在模仿.
這科技成為政治工具一向是公眾最大yuw leuy. Shane Dawson的 ‘conspiracy theories with Shane Dawson’ 對deepfake也將這當作最大恐懼.
-2020 election
但將近2020年美國election, 一些不懂政治的人好可能會因爲看到領導者假的片段導致大gook有所改變. 正式加強一場名 ‘Cyberwar’ 的東西. Hacking, computer virus有危險性之外, 用media一些假的慨念到大眾的思想?面. 又名 ‘likewar’
...即是騙 ‘like’ 吧!
What’s being done to stop it
兩個月前Google發送了幾千條Deepfake影片給researchers. 幫助建立AI能查出那一些影片有deepfake成份. 美國有兩個州份Virginia和Texas已經法例禁止deepfake成人電影的發行. 同時雖然Deepfake本身在整個美國不是犯法, 用一條假的影片有意做詐騙行為是犯法的.
同月facebook創辦人mark zuckerberg國會大樓?面答應會嚴格監督Facebook feed 上面的新聞.