今回の映像では、拡大すると眼鏡の縁を追いやすくなりました。小さなコードは依然として正確に読み取れませんでした。
1920 × 1080 の映像は、幅と高さをそれぞれ倍にすると 3840 × 2160 になります。見やすさは何を見るかで変わります。ここではライダーの頬に沿う白いひげを観察し、画面の隅にある短いコードを読み取ります。コードは元の文字列と照合できます。
比較に使った映像
FlyAIghで公開しているバイクの映像に、左上に固定した文字カードを加えてからテスト用の元動画を書き出しました。ライダーの上半身から顔のアップに切り替わり、続いて海沿いの道路が映ります。カードは動かないため、動く顔と正解が分かる文字を同じフレームで確認できます。
この元動画をTopaz APIに送り、FlyAIghのStandard（Proteus）と同じ設定で2×に拡大しました。両方の動画は30 fps、126フレームです。以下の切り抜きには元の4K出力を使用しました。再エンコードしていない出力ファイルもダウンロードできます。
開始から一秒の顔を見る
二つの切り抜きは同じ時刻の同じ範囲を同じ大きさで表示しています。最初の画像は一般的なバイキュービック補間で拡大しました。眼鏡の下の縁から白いひげに目を移し、一本ずつ区別できるようになったのか、元からある輪郭が強くなったのかを見てください。目は暗いレンズで隠れています。
4Kの切り抜きではレンズ下側の細い縁がはっきりします。一方、口元に近い白いひげは何本かが重なって見えます。ひげ全体の流れは追いやすくなりましたが、新たに一本ずつ見分けられるほどの差は確認しにくい結果でした。
小さな文字を読み取れますか？
正解を見る前に、下の行をハイフンも含めて書き取ってください。Bか8か迷ったら、その位置は不明としておきます。1080pのカードに設定した文字サイズは上が24ピクセル、下が6ピクセルです。下の行はコントラストも落としました。
元の文字は GATE B8 と R8B-5086 です。言語補正を切ったApple Visionは、上の行を両方とも正しく読み取りました。下の行はバイキュービック版で R88-5088Ś、Topaz版で R18-5016 と認識し、どちらも原文と一致しませんでした。一つの書体とフレームを一つの認識ツールで調べた結果です。
再生すると何が見えますか？
126フレームを順番に確認すると、顔から道路に切り替わる位置は同じでした。バイクが走るにつれてヘッドライトの明るさが変わる様子も両方に映っています。カメラの動きと編集のタイミングは保たれています。このライトだけではちらつきの軽減効果を判断できません。
元動画と4K版を最後まで再生します。顔のアップではひげの先、道路のカットではヘッドライトと路面の線に注目してください。静止画ではくっきりした縁でも、動くとちらつくことがあります。スマートフォンでは両方とも画面幅に縮小されるので、細部は切り抜きか大きな画面で確認してください。
1080pのテスト用元動画をダウンロード (H.264)元の4K出力をダウンロード (HEVC)
手元の動画で試す手順
FlyAIghの拡大ツールを動画モードに切り替え、短いクリップをアップロードします。横長の1080pならStandardと2×を選びます。出力サイズとクレジットの見積もりを確認してから処理を始めてください。完了したらライブラリからダウンロードし、元動画も残しておきます。
両方の動画を同じ時刻で止め、元動画を出力と同じ大きさに拡大してから、同じ範囲を切り抜きます。ラベルの表記が重要なら、製品の現物やデザイン原稿、字幕データと照合してください。元の字幕やロゴがある場合は、最後に4Kの映像に重ねられます。
よくある質問
横長の1080pなら2×と4×のどちらを選びますか？
1920 × 1080 の元動画なら2×を選びます。幅と高さを倍にすると、このFlyAIghツールの上限である 3840 × 2160 に達します。
縦長の動画は 2160 × 3840 になりますか？
FlyAIghでは元の縦横比を保ち、3840 × 2160 の枠内に収めます。縦長の素材では実行前に画面に表示される出力サイズを確認してください。今回のテストは横長の動画です。
読めない製造番号を復元できますか？
線が見やすくなっても、よく似た別の文字に読めることがあります。ラベル、部品番号、字幕の正確さが必要なら、表記が分かっている原本と照合してください。