चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: प्रोफाइल के उस पहले सेट की सीमाएँ क्या थीं?

Giulia Conciatori (अनुकरणीय): मैं तुम्हें यहीं छोड़ दूँगा और मैं तुमसे बाद में मिलूँगा क्योंकि तुम तकनीकी चर्चा में समाप्त हो जाओगे।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: नमस्ते Giulia , बाद में…

Simone Bassani (नकली): बाद में मिलते हैं Giulia . वह पहला संस्करण उच्च-स्तरीय पेशेवरों के लिए जटिल चार्ट और उन्नत सॉफ़्टवेयर पर आधारित था, लेकिन यह अभी भी एक ऐसी प्रणाली थी जो विशिष्ट पोस्ट-प्रोडक्शन मापदंडों को संयोजित करने का प्रयास करती थी - जैसे कि काली पीढ़ी या संतृप्ति का प्रबंधन - सीधे रंग प्रोफ़ाइल निर्माण में एक अनुमानित उत्पाद. समस्या यह है कि एक रंग प्रोफ़ाइल में, अपनी प्रकृति से, अच्छी तरह से परिभाषित तकनीकी सीमाएँ होती हैं। जितना अधिक आप प्रोफ़ाइल में अतिरिक्त सुधार लागू करने का प्रयास करेंगे, उतना ही अधिक आप इसे अप्रभावी या बहुत सीमित बनाने का जोखिम उठाएंगे।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: तो प्रोफ़ाइल सब कुछ नहीं कर सकती?

Simone Bassani (अनुकरणीय): बिल्कुल। एक रंग प्रोफ़ाइल में सब कुछ शामिल नहीं हो सकता और न ही होना चाहिए। यह एक सटीक उपकरण होना चाहिए, जो किसी विशिष्ट कार्य के लिए अनुकूलित हो, अन्यथा आप इसे भारी और अप्रभावी बनाने का जोखिम उठाते हैं। दस वर्षों से अधिक समय से, हमने सेटिंग्स और अनुकूलन पर काम करना जारी रखा है, प्रोफ़ाइल को बेहतर बनाने और बाज़ार से प्रतिक्रिया एकत्र करने का लगातार प्रयास किया है। हालाँकि, सुधारों के बावजूद, अभी भी अनसुलझी जटिलताएँ थीं। सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक RAW फ़ाइलों को प्रबंधित करने से संबंधित थी। ये फ़ाइलें, डेटा का एक कच्चा समूह होने के कारण, दृश्य रूप से समझने योग्य बनने के लिए सॉफ़्टवेयर द्वारा सही ढंग से व्याख्या की जानी चाहिए। हालाँकि, उस समय उपलब्ध सॉफ्टवेयर इतना लचीला नहीं था कि हमारे मन में चल रही प्रक्रिया को पूर्ण रूप से अनुकूलित कर सके और हमें रंग प्रोफाइल में गैर-कार्यात्मक सुधारों को शामिल करने का प्रयास करने के लिए मजबूर किया।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: तो आप कौन सा लक्ष्य हासिल करना चाहते थे?

Simone Bassani (नकली): हमारा लक्ष्य पारंपरिक सॉफ्टवेयर की सीमाओं से परे जाना था। विचार एक ऐसी रंग प्रोफ़ाइल प्रणाली बनाने का था जो बहुमुखी हो, विभिन्न उपयोगों और प्रत्येक फोटोग्राफर की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुकूल होने में सक्षम हो। यह सिर्फ रंग प्रतिपादन में सुधार के बारे में नहीं था, बल्कि रॉ फ़ाइलों में मौजूद विभिन्न रंगों और घनत्वों को सटीक रूप से संतुलित और सही करने में सक्षम उपकरण बनाने के बारे में था, जिससे फोटोग्राफरों को पूर्ण नियंत्रण का एक उपकरण मिल गया।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: तो क्या यह मौजूदा सॉफ़्टवेयर की तकनीकी सीमाओं पर काबू पाने के बारे में था?

Simone Bassani (अनुकरणीय): हाँ, बिल्कुल। उस बिंदु तक मुख्य सीमा, वाणिज्यिक सॉफ़्टवेयर से संबंधित थी। ये प्रोग्राम हमें प्रोफ़ाइल को कुछ तकनीकी सीमाओं से आगे बढ़ाने की अनुमति देने के लिए पर्याप्त लचीलापन प्रदान नहीं करते थे। हमारे मन में विचार और समाधान तो थे, लेकिन उन्हें बेहतर तरीके से लागू करने के लिए हमारे पास उपकरणों का अभाव था। यह कहना पर्याप्त है कि विकास सॉफ़्टवेयर में आज भी चमक से अलग संतृप्ति प्रबंधन वक्र नहीं है और यह तटस्थता वक्र या अन्य कार्यों के नियंत्रण की अनुमति नहीं देता है जो कि 90 के दशक के अंत में मेरे द्वारा उपयोग किए जाने वाले सॉफ़्टवेयर में बुनियादी उपकरण के रूप में थे। इससे हमें नई तकनीकें और उपकरण विकसित करने में मदद मिली, जिससे परियोजना के विकास का मार्ग प्रशस्त हुआ TheSpack जिसे हम आज जानते हैं.

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: फिर क्या हुआ?

Simone Bassani (सिम्युलेटेड): अप्रैल 2018 में, एडोब ने लाइटरूम 7.3 अपडेट के साथ तथाकथित "विकसित प्रोफाइल" पेश करके एक क्रांति ला दी। इन नए एक्सएमपी प्रोफाइल में एक डीसीपी प्रोफाइल, विकास सेटिंग्स, एक टोन कर्व और सबसे ऊपर, एक एलयूटी (लुकअप टेबल) शामिल है, जिसने प्रोफाइल के प्रदर्शन को अधिक सटीक और बहुमुखी तरीके से संशोधित करने की अनुमति दी है। इस प्रकार प्रोफाइल ने उन्हें उन उन्नत और जटिल कार्यों के साथ एकीकृत करने की अनुमति दी जिनका मैंने बीस साल पहले उपयोग किया था और जो विकास चरण में आवश्यक हैं। इस नवप्रवर्तन ने संभावनाओं की एक दुनिया खोल दी, जिससे हमें एक अधिक जटिल और साथ ही, एक साधारण स्लाइडर के साथ एक्सएमपी सुधारों को मापने की संभावना के कारण अधिक उन्नत उत्पाद की कल्पना करने की अनुमति मिली।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: आपने अपनी परियोजनाओं में इस नवाचार का कैसे उपयोग किया है?

Simone Bassani (अनुरूपित): शुरू से ही, हमने एक स्पष्ट उद्देश्य के साथ एक नया विकास पथ शुरू किया: ऐसे प्रोफाइल बनाना जो फोटोग्राफरों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए कार्यात्मक हों और विभिन्न क्षेत्रों की विभिन्न आवश्यकताओं का जवाब देने में सक्षम हों। हमने उस समय बाजार में मौजूद लीका कैमरों की पूरी श्रृंखला के लिए एक नया प्रोफ़ाइल पैकेज विकसित किया। यह एक बड़ी चुनौती थी, लेकिन परियोजना की नींव रखना जरूरी था।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: इस यात्रा के पहले परिणाम क्या थे?

Simone Bassani (सिम्युलेटेड): 2019 में, हमने इसका पहला संस्करण जारी किया TheSpack लीका ग्रैंड टूर के मिलान चरण में इसे एक पैनल पर प्रस्तुत करना अभी भी एक कठोर संरचना थी, जो बाजार में मौजूद थी, उससे एक महत्वपूर्ण सुधार था, लेकिन हमारी दीर्घकालिक दृष्टि की तुलना में अभी भी सीमित है। उस बिंदु से, हमने अनुसंधान और विकास पर और भी अधिक तीव्रता से काम करना शुरू कर दिया, नए मापदंडों और नवीन दृष्टिकोणों को पेश किया, सबसे ऊपर फ़ज़ी लॉजिक।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: इसलिए फ़ज़ी लॉजिक ने आपके सिस्टम के विकास में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। इसने प्रक्रिया को कैसे प्रभावित किया और इससे क्या लाभ हुए?

Simone Bassani (अनुकरणीय): बिल्कुल। फ़ज़ी लॉजिक ने हमें हमारे वर्कफ़्लो के पहले मूलभूत तत्वों को परिभाषित करने की अनुमति दी, जिससे हमारे प्रोफ़ाइल बनाने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव आया। इस दृष्टिकोण के लिए धन्यवाद, हम चरम अनुकूलन की शुरुआत करते हुए पारंपरिक सॉफ्टवेयर की सीमाओं से परे जाने में कामयाब रहे हैं। उस अवधि में हम 646 पैच के साथ एक वाणिज्यिक चार्ट से चले गए, जो उस समय बाजार में सबसे अच्छा उपलब्ध था, 864 पैच के साथ एक मालिकाना चार्ट तक। इसे विशेष रूप से उन परिणामों के आधार पर सॉफ़्टवेयर को अनुकूलित करने के लिए विकसित किया गया था जो हम प्राप्त करना चाहते थे।

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ChatGPT साक्षात्कारकर्ता: तकनीकी नवाचार की बात करें तो, TheSpack प्रोफ़ाइल विकास चरण में फ़ज़ी लॉजिक के एकीकरण के लिए खड़ा है। यह पारंपरिक रंग सुधार प्रणालियों से किस प्रकार भिन्न है, जो निश्चित मूल्यों पर निर्भर हैं?

Simone Bassani (सिम्युलेटेड): पारंपरिक प्रणालियों में, रंग प्रोफाइल बहुत कठोर बाइनरी तर्क पर आधारित होते हैं, जो आदर्श परिस्थितियों में अच्छी तरह से काम करता है, लेकिन जब ये भिन्न होने लगते हैं तो विफल हो जाते हैं। उदाहरण के लिए, यह कहना कि "यह रंग लाल है और इसे एक विशिष्ट संदर्भ के अनुरूप होना चाहिए" रंग और दृश्य धारणा के विज्ञान का सरलीकरण है। जो लाल रंग देखा जाता है या फोटो खींचा जाता है वह कभी भी संदर्भ के समान नहीं होगा: वास्तविकता गतिशील है, यह अदृश्य रूप से भी बदलती है।

इस बारे में सोचें कि प्रकाश, ऑप्टिकल अपवर्तन, या कैमरे की सेंसर प्रतिक्रिया जैसे कारक शॉट से शॉट में कैसे बदल सकते हैं। यहां तक कि ऊर्जा या तापमान में एक छोटा सा विचलन भी महत्वपूर्ण रंग भिन्नताएं उत्पन्न कर सकता है। बाइनरी अवधारणाएँ अमूर्त सिद्धांतों में मान्य हैं, लेकिन व्यवहार में वे तब विलीन हो जाती हैं जब थोड़ी सी भी भिन्नता त्रुटि उत्पन्न कर सकती है, जो अक्सर अदृश्य होती है लेकिन फिर भी परिणाम को अस्थिर कर देती है।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: तो आप कह रहे हैं कि छोटे बदलाव भी अंतिम परिणाम में बड़ी त्रुटियों का कारण बन सकते हैं?

Simone Bassani (अनुकरणीय): बिल्कुल। रंग सुधार सॉफ़्टवेयर द्वारा उपयोग किए जाने वाले चार्ट स्वयं स्वभाव से अस्पष्ट होते हैं और उनमें ऐसे संदर्भ होते हैं जो पूरी तरह से विश्वसनीय नहीं होते हैं, फिर भी वे सहनशीलता के अंतर्गत आते हैं, जो कड़े होते हुए भी त्रुटि के समेकित मार्जिन होते हैं। इससे एक ही प्रारंभिक पैरामीटर और छवियों को बनाए रखते हुए, एक प्रोफ़ाइल और दूसरे की पीढ़ी के बीच भी अगोचर भिन्नताएं होती हैं।

उदाहरण के लिए, डेमोसैसिंग प्रक्रिया, जो रंगीन मोज़ेक के साथ ली गई छवि को रैस्टर फ़ाइल में परिवर्तित करती है, विशेष रूप से महत्वपूर्ण पिगमेंट के लिए परिवर्तनशीलता लाती है। चार्ट का विश्लेषण करने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरण, हालांकि उत्कृष्ट हैं, अंशांकन और सहनशीलता के अधीन हैं। पढ़ने और छवियों के निर्माण दोनों में ये सहनशीलता, यह स्पष्ट करती है कि मूल्य कभी भी निरपेक्ष नहीं हो सकते।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: इसलिए, पारंपरिक दृष्टिकोण इन रंग विविधताओं को ठीक से संभाल नहीं सकता है। इसका नतीजों पर क्या असर पड़ता है?

Simone Bassani (सिम्युलेटेड): बाइनरी दृष्टिकोण के साथ, रंग परिवर्तनों का सही ढंग से विश्लेषण नहीं किया जाता है, जिससे त्रुटियां होती हैं जिन्हें फोटोग्राफरों को पोस्ट-प्रोडक्शन में ठीक करना पड़ता है। बाइनरी लॉजिक को रंग संदर्भ से सख्ती से मेल खाने के लिए एक रंग पैच की आवश्यकता होती है, लेकिन यह प्रवर्तन अप्रत्यक्ष रूप से औसत से ऊपर विचलन से बचने के लिए कार्य स्थान को सीमित करके सेंसर के सरगम को सीमित करता है। प्रोफ़ाइल को सही ढंग से बनाने के लिए, हमें इस बात पर विचार करना चाहिए कि एक्सपोज़र के आधार पर पैच का रंग कैसे बदलता है, और यह भिन्नता पूर्ण मान की तुलना में रंगीन विचलन की ओर कैसे ले जाती है।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: और आपका कार्य तर्क प्रोफ़ाइल निर्माण में इन सीमाओं को कैसे पार करता है?

Simone Bassani (सिम्युलेटेड): फ़ज़ी लॉजिक हमें एक अलग दृष्टिकोण अपनाने की अनुमति देता है, जहां हम मानते हैं कि रंग त्रुटि का एक निश्चित मार्जिन अपरिहार्य है और समग्र रंग प्रतिपादन को अनुकूलित करने के लिए इसे प्रबंधित करते हैं। हम परिणामों को अलग-अलग महत्व देने के लिए फ़ज़ी सेट के तर्क को लागू करते हैं और सभी स्थितियों में और त्रुटि के पर्याप्त मार्जिन के साथ एक सुसंगत प्रोफ़ाइल के निर्माण में हस्तक्षेप करते हैं। इस दृष्टिकोण का महत्व इस तथ्य में निहित है कि RAW फ़ाइलें RGB रंग स्थान में परिवर्तित हो जाती हैं, और एक रंग मान का कोई भी सुधार अनिवार्य रूप से दूसरों को भी बदल देता है। उदाहरण के लिए, लाल को सही करने से हरा और नीला भी प्रभावित होता है।

इसके लिए हमें एक ऐसा वर्कफ़्लो विकसित करने की आवश्यकता है जो सुधारों को सामंजस्यपूर्ण रूप से एकीकृत करे। हम खुद को सही और गलत के बीच अंतर करने तक ही सीमित नहीं रखते हैं, बल्कि हम प्रत्येक प्रोफ़ाइल का मूल्यांकन इस बात पर विचार करके करने का प्रयास करते हैं कि यह एक साथ सही और गलत हो सकता है। यह हमें विभिन्न मापदंडों के साथ कई प्रोफाइलों के मूल्यांकन में मैन्युअल रूप से हस्तक्षेप करने की ओर ले जाता है, उन्हें एक भार प्रदान करता है जो हमें एक इष्टतम अंतिम परिणाम प्राप्त करने की अनुमति देता है।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: तो, इस दृष्टिकोण के साथ, आप वास्तविक परिस्थितियों को कैसे संभालते हैं, जहां कोई आदर्श स्थितियां नहीं हैं और चर लगातार बदल रहे हैं?

Simone Bassani (अनुरूपित): हमारा विकास तर्क हमें अधिक लचीले रंग स्थान में काम करने की अनुमति देता है। वास्तविकता में कोई आदर्श स्थितियाँ नहीं हैं: प्रकाश बदलता है, सेंसर दृश्य के आधार पर अलग-अलग व्यवहार करते हैं, और प्रत्येक शॉट अद्वितीय होता है। विकास और डिमोसेसिंग प्रक्रियाएँ भी अलग-अलग परिणाम उत्पन्न करती हैं। सब कुछ सख्ती से ठीक करने की कोशिश करने के बजाय, हम त्रुटि को सामंजस्यपूर्ण ढंग से संतुलित करते हैं।

इस दृष्टिकोण ने हमें न केवल एक रंग प्रोफ़ाइल विकसित करने की अनुमति दी, बल्कि प्रोफाइल की एक पूरी प्रणाली विकसित की, जो धारणा और रंग प्रबंधन दोनों के संदर्भ में सभी संभावित चर और इंटरैक्शन को कवर करने के लिए संयोजित होती है। यह अधिक स्थिरता और अनुकूलनशीलता की अनुमति देता है, जिससे परिणाम अधिक स्वाभाविक हो जाता है।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: क्या आप एक व्यावहारिक उदाहरण प्रदान कर सकते हैं कि यह दृष्टिकोण मिश्रित प्रकाश व्यवस्था जैसी जटिल स्थिति को कैसे संभालता है?

Simone Bassani (नकली): मिश्रित प्रकाश व्यवस्था वाले एक दृश्य के बारे में सोचें, जहां आपके पास प्राकृतिक और कृत्रिम दोनों तरह की रोशनी है। पारंपरिक डीसीपी रंग प्रोफ़ाइल के साथ, सिस्टम केवल दो प्रकाशकों में से एक के लिए सही जानकारी प्रदान करेगा, और दूसरे को कम सटीकता से प्रबंधित किया जाएगा। भले ही डबल प्रोफाइल मैट्रिक्स तटस्थताओं को रैखिक बनाने की कोशिश करता है, बाइनरी तर्क यह निर्देश देता है कि दो प्रकाशकों में से एक प्रबल होता है, जिससे अप्रत्याशित रंगीन विचलन होता है। प्रोफ़ाइल निर्माण चरण में फ़ज़ी लॉजिक पर आधारित एक प्रक्रिया को लागू करके, अंतिम परिणाम में इलुमिनेंट को एक चर के रूप में माना जाता है, और रंग को प्रत्येक स्थिति में अधिक निष्ठा के साथ पुन: पेश किया जाता है, हम बस जो वजन देते हैं उसे प्रारंभिक रंग में स्थानांतरित कर देते हैं और यह पीढ़ी चरण में रोशन हो रहा है। हम रंग त्रुटि को पूरी तरह समाप्त करने का प्रयास नहीं करते हैं; इसके बजाय, हम सभी स्थितियों में एक सुसंगत रंग मैट्रिक्स बनाने के लिए इसे बढ़ाते हैं। यह फोटोग्राफर को पोस्ट-प्रोडक्शन में अत्यधिक सुधार की आवश्यकता के बिना वास्तविकता के करीब रंग प्रतिपादन प्राप्त करने की अनुमति देता है।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: यह दृष्टिकोण रंग पूर्णता के पारंपरिक विचार को उलट देता प्रतीत होता है। TheSpack के साथ विकसित की तुलना में मानक रंग प्रोफाइल की सीमाएँ क्या हैं?

Simone Bassani (सिम्युलेटेड): मानक रंग प्रोफाइल, जैसे कि आईसीसी या डीसीपी वाले, को "सार्वभौमिक" होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, यानी, विभिन्न सैद्धांतिक स्थितियों में अच्छी तरह से काम करने के लिए। ये प्रोफ़ाइल अक्सर जल्दी बन जाती हैं और इन्हें मानवीय व्याख्या की आवश्यकता नहीं होती है, लेकिन इसी कारण से ये कभी भी अत्यधिक सटीक नहीं होती हैं। "एक-आकार-सभी के लिए फिट" दृष्टिकोण उन लोगों के लिए काम करता है जिनकी विशिष्ट आवश्यकताएं नहीं हैं, लेकिन यह जटिल शूटिंग स्थितियों, जैसे मिश्रित प्रकाश व्यवस्था या ऐसे रंगों में काम करते समय पर्याप्त नहीं है, जिन्हें पुन: उत्पन्न करना मुश्किल होता है।

ये मानक प्रोफ़ाइल एक जटिल शॉट के दौरान होने वाली त्रुटि की सभी बारीकियों को संभाल नहीं सकते हैं। इसका परिणाम यह होता है कि फोटोग्राफरों को पोस्ट-प्रोडक्शन में भारी हस्तक्षेप करना पड़ता है, जिसमें समय लगता है और हमेशा वांछित परिणाम नहीं मिलते हैं।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: और प्रोफ़ाइल विकास चरण में TheSpack इस समस्या को कैसे हल करता है?

Simone Bassani (नकली): कॉन TheSpack प्रोफ़ाइल के विकास और अनुकूलन के दौरान, त्रुटि पहले से ही अपस्ट्रीम में प्रबंधित हो गई है। हम लागू टोन वक्रों और इच्छित उपयोगों के लिए विशिष्ट फ़ंक्शन स्थापित करते हैं, इस प्रकार बाद के सुधारों की आवश्यकता को कम करते हैं। इसलिए फोटोग्राफर रचनात्मक पहलू पर अधिक और रंग सुधार पर कम ध्यान केंद्रित कर सकता है।

TheSpack यह एक एकल रंग प्रोफ़ाइल नहीं है, बल्कि प्रोफ़ाइल की एक जटिल प्रणाली है जो रंग त्रुटि को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने और एक सुसंगत और विश्वसनीय परिणाम सुनिश्चित करने के लिए एक साथ काम करती है।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: तो, भले ही कोई प्रोफ़ाइल ठीक लगे, क्या आप यह सुनिश्चित करने के लिए अतिरिक्त जांच करते हैं कि यह सही है?

Simone Bassani (नकली): हाँ, भले ही सॉफ़्टवेयर द्वारा बनाई गई प्रोफ़ाइल सही लगती हो, हमारे लिए यह केवल एक प्रारंभिक बिंदु है। हम जानते हैं कि प्राथमिक मूल्यों के विभिन्न संयोजनों से एक ही परिणाम प्राप्त किया जा सकता है। फिर हम संदर्भ की तुलना में वास्तविक संतुलन और रंग पत्राचार को सत्यापित करने के लिए प्रोफ़ाइल का विश्लेषण और परीक्षण करते हैं, हमेशा यह मानते हुए कि त्रुटि मौजूद है, सॉफ़्टवेयर और हमारे मैन्युअल सुधार दोनों में।

इस प्रक्रिया में प्रोफ़ाइल को परिष्कृत करने और इष्टतम रंग अनुरूपता सुनिश्चित करने के लिए विभिन्न छवियों पर कई परीक्षणों की आवश्यकता होती है। केवल इस तरह से हम ऐसी प्रोफाइल प्राप्त कर सकते हैं जो न केवल एक समान और सटीक हों, बल्कि अन्य प्रणालियों और ब्रांडों के साथ प्राप्त परिणामों के अनुरूप भी हों।

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ChatGPT साक्षात्कारकर्ता: इसलिए, TheSpack के साथ, रंग त्रुटि एक रचनात्मक उपकरण बन जाती है? मैं इस बात को लेकर उत्सुक हूं कि यह प्रक्रिया वास्तव में कैसे काम करती है।

Simone Bassani (सिम्युलेटेड): हम रंगीन त्रुटि को नियंत्रित और संरचित तरीके से प्रबंधित करते हैं। इसे पूरी तरह ख़त्म करने की कोशिश करने के बजाय, हम इसे कई परतों में तोड़ देते हैं। उदाहरण के लिए, हम रंग त्रुटि को तीन घटकों में अलग करते हैं: वर्णिकता, रंग और संतृप्ति। हम रंगीन प्रोफ़ाइल बनाते हैं जो इन पहलुओं को सटीक रूप से संतुलित करती है, एक मानक प्रोफ़ाइल की तुलना में कहीं अधिक। इसका परिणाम यह होता है कि रंगीन त्रुटि, छवि को विकृत करने के बजाय, उस प्रक्रिया का हिस्सा बन जाती है जो अंतिम प्रतिपादन की ओर ले जाती है। यह ऐसा है मानो रंग एक भाषा हो जिसे विभिन्न बारीकियों के साथ "बोला" जा सकता है। TheSpack यह फोटोग्राफर को इस भाषा को अधिक गतिशील और रचनात्मक तरीके से नियंत्रित करने की संभावना प्रदान करता है, जिससे बहुत कठोर तकनीकी बाधाओं के बिना कलात्मक अभिव्यक्ति के लिए जगह बचती है।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: संदर्भ चार्ट बनाने और इस प्रोफ़ाइल निर्माण प्रक्रिया को अनुकूलित करने की प्रक्रिया कितनी लंबी थी?

Simone Bassani (अनुरूपित): पहला कदम हमें 2019 से 2021 तक ले गया। इसलिए विकास और परिशोधन प्रक्रिया में दो साल लग गए, जिसके दौरान हमने हर एक शूटिंग पैरामीटर पर और अपने संदर्भ को अनुकूलित करने पर ध्यान केंद्रित किया। यह सावधानीपूर्वक किया गया कार्य था, लेकिन वांछित परिणाम प्राप्त करने और इसका एक स्थिर और उन्नत संस्करण जारी करने में सक्षम होने के लिए यह आवश्यक था TheSpack विभिन्न ब्रांडों और अनेक कैमरों को समर्पित।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: और इस पहले चरण के बाद कार्य कैसे विकसित हुआ है?

Simone Bassani (सिम्युलेटेड): 2022 में, निरंतर अनुसंधान और रंग प्रोफ़ाइल विकास प्रक्रियाओं के विस्तृत विश्लेषण के लिए धन्यवाद, हमने अपना नया 1600 पैच संदर्भ चार्ट बनाया। यह एक क्रांतिकारी कदम था: हमने इस क्षेत्र में सभी मौजूदा तर्कों को चुनौती दी और, इस कट्टरपंथी विकल्प के लिए धन्यवाद, हम एक ऐसा परिणाम प्राप्त करने में कामयाब रहे जो सम्मेलनों का पालन करके हासिल करना असंभव होता।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: यह नया चार्ट पिछले चार्ट से कितना अलग है?

Simone Bassani (सिम्युलेटेड): हर पहलू पर विचार किया गया है और अनुकूलित किया गया है: मुद्रण सामग्री से लेकर मुद्रण तकनीक तक, पैच व्यवस्था से लेकर समान रंगों की अतिरेक तक, चार्ट की ज्यामिति और शूटिंग दूरी तक। यह सुनिश्चित करने के लिए कि प्रत्येक विवरण पूरी तरह से संतुलित है, प्रकाश व्यवस्था की भी सटीक गणना की गई थी। हर एक पैरामीटर की पुनर्गणना और सुधार किया गया है।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: क्या आपने इसके बाद भी कोई और अनुकूलन किया?

Simone Bassani (अनुकरणीय): बिल्कुल हाँ। हमने एक्सपोज़र, प्रत्येक व्यक्तिगत सेंसर के टोनल वक्र और संतृप्त और पेस्टल रंगों की प्रतिक्रिया की गणना करने में भी बहुत समय बिताया। हमने इन विश्लेषणों को संचालित करने के लिए बाजार मानकों से कहीं आगे जाकर विशिष्ट और ज्ञानवर्धक सामग्रियों की तलाश की। इस प्रक्रिया में, हमने इस विचार को पूरी तरह से त्याग दिया कि तकनीक को विभेदक होना चाहिए, विशेष रूप से अंतिम परिणाम पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: और इन परिणामों को प्राप्त करने के बाद आपने क्या निर्णय लिया?

Simone Bassani (अनुरूपित): इस जटिल और विस्तृत वर्कफ़्लो को अनुकूलित करने और बनाने के बाद, हमने परियोजना की पूरी समीक्षा की। इसके बावजूद TheSpack अपने ग्राहकों को पूरी तरह से संतुष्ट करने के बाद, हमने एक साहसी निर्णय लिया: उत्पाद को बाजार से वापस लेने का। यह आसान विकल्प नहीं था और कई ग्राहक निराश हुए। लेकिन हमारे लिए यह खुद को आगे बढ़ाने और सुधार जारी रखने का एकमात्र तरीका था, पिछले संस्करणों से बंधे बिना, जो संतोषजनक होते हुए भी अब हमारे विकासवादी मानक को प्रतिबिंबित नहीं करता है।

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ChatGPT साक्षात्कारकर्ता: TheSpack बाज़ार से क्यों वापस ले लिया गया?

Simone Bassani (नकली): वापस लेने का निर्णय TheSpack बाज़ार से यह मेरे और मेरे बीच बहुत गहरे चिंतन का परिणाम था Giulia . हम बैठ गए और खुद से पूछा कि हम कहां पहुंचे हैं और सबसे बढ़कर, हम इस परियोजना के साथ कहां जाना चाहते हैं। एक बुनियादी सिद्धांत के रूप में जो उभरा वह हमारे ग्राहकों के लिए सम्मान था, लेकिन साथ ही उन्हें एक ऐसे उत्पाद के साथ आश्चर्यचकित करने की इच्छा भी थी जो वास्तव में अत्याधुनिक था। हालाँकि, ऐसा करने के लिए, हम जानते थे कि हमें नए रंग प्रोफाइल के लिए और अधिक शोध और लंबी विकास अवधि की आवश्यकता होगी।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: तो क्या आपने सब कुछ बंद करने और फिर से शुरू करने का फैसला किया?

Simone Bassani (अनुकरणीय): बिल्कुल। सिस्टम में आमूल-चूल सुधार करने के लिए, हमें पूरी तरह से नई उत्पादन प्रक्रिया अपनाकर सभी चार्टों को नए सिरे से भुनाना होगा। इसका मतलब यह होता कि हम मौजूदा ग्राहकों को ऐसा उत्पाद उपलब्ध नहीं करा पाते जो हमारी नई उम्मीदों पर खरा उतरता, क्योंकि पुराने और नए संस्करणों के बीच अंतर बहुत अधिक हो गया होता। हालाँकि पिछले संस्करण ने रंग सुधार के बारे में कई सवालों के जवाब दिए थे, नया संस्करण बहुत अधिक सुसंगत था, जिसमें विभिन्न कैमरों के बीच अधिक सटीक और समान सुधार और काफी बेहतर रंग प्रतिपादन था।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: तो क्या यह आपके ग्राहकों के लिए उचित नहीं होता?

Simone Bassani (नकली): इस विकास को पेश करने से उन ग्राहकों के लिए समस्याएँ पैदा हो सकती हैं जिन्होंने हमारी पिछली प्रोफ़ाइल का उपयोग किया था। उन्हें एक ऐसे अपडेट की आवश्यकता होगी जिसे जारी करना हमारे लिए असंभव था और उनकी तुलना में नैतिक रूप से सही नहीं होगा। उचित परिवर्तन के बिना व्यवस्था को इतना मौलिक रूप से बदलना उनके लिए जटिल और अनुचित होता।

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चैटजीपीटी साक्षात्कारकर्ता: इसलिए रिलीज़ को रोकने का विकल्प?

Simone Bassani (अनुकरणीय): हां, अंत में हमने रिलीज रोकने का फैसला किया। 2022 अपडेट विश्व स्तरीय रंग प्रोफाइल और हमारे सभी ग्राहकों द्वारा सराही गई त्रुटिहीन गुणवत्ता के साथ पुराने सिस्टम की आखिरी रिलीज थी। जैसा कि हमारी आदत है, वितरण बंद करने से पहले हमने सभी मौजूदा ग्राहकों को मुफ्त अपग्रेड दिया ताकि उन्हें हमारे सिस्टम में सबसे उन्नत उत्पाद मिल सके। हम खुद को पिछले उत्पादों का समर्थन करने की बाधाओं से मुक्त करना चाहते थे और नियमों को नए सिरे से लिखना चाहते थे। केवल इस तरह से हम पूरी तरह से एक ऐसी प्रणाली विकसित करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जो पूरी तरह से हमारी दृष्टि को प्रतिबिंबित करती है, उन उत्पादों को जीवित रखने के बारे में चिंता किए बिना जिन्हें हम अप्रचलित मानते थे या हमारी नई गुणवत्ता महत्वाकांक्षाओं के अनुरूप नहीं थे।

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जारी है...

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