Kontext

Die digitale Fotografie hat sich in den 2000er Jahren weit verbreitet, da sie schnellere Workflows ermöglichte und im Vergleich zum herkömmlichen Film- und Dunkelkammer-Workflow sofortige Ergebnisse lieferte. Dies brachte jedoch viele neue Probleme mit sich.

Erstens waren analoge Fotografen nicht unbedingt erfahrene Labor- und Drucktechniker, sondern konnten sich auf lokale Fotolabors verlassen, um ihre Entwicklungen und Drucke erledigen zu lassen. Die digitale Fotografie legte die Last der Verarbeitung der “digitalen Negative” (Rohdateien) auf die Schultern der Fotografen, mittels Software. Aber diese Fotografen erhielten in der Regel keine angemessene Ausbildung, sowohl im digitalen Farbmanagement als auch im allgemeinen Computereinsatz. Das brachte viele in die Hände übermäßig vereinfachter Software, die fast schon Spielzeug war, was die Mainstream-Erwartungen an eine digitale Fotobearbeitungssoftware definierte. Videoschnittsoftware wählte einen anderen Ansatz, da sie von stark ausgebildeten Fachleuten in einer Milliardenschwer-Industrie verwendet wird.

Zweitens ist der analoge Druck ein handwerklicher Prozess, bei dem der Labortechniker direkt mit dem fertigen Produkt interagiert: dem Druck. Die digitale Verarbeitung schafft einen virtuellen Master-Edit, da der Monitor, der zum Anzeigen des Ergebnisses verwendet wird, im Allgemeinen nicht die gleichen visuellen Eigenschaften wie das Druckmedium oder die Konsumentenanzeige hat. Dies führt zu Komplexität im Bildverarbeitungsprozess, da das, womit Sie interagieren, weder das ist, was Sie sehen werden, noch das, was Sie tatsächlich manipulieren. Beispielsweise, wenn Sie einen Lch-Schieberegler verschieben, sollte dies eine Veränderung an der HDR-Pipeline RGB bewirken, aber was Sie sehen werden, ist die Wirkung auf SDR-Display-RGB nach Gamut- und Tonemapping. Die richtige Handhabung erfolgt über das Model-View-Controller-Paradigma , aber viele Software haben das nicht richtig umgesetzt1. Display-Profil-Workflows wie das ICC-Framework versuchten, die Komplexität des Farbmanagements zu automatisieren und zu verbergen, aber sie verwirrten Benutzer noch mehr, indem sie zu viele Dinge abstrakten, die eigentlich als ein paar Gleichungen unter Verwendung von Haushaltsbuchhaltunsniveau-Mathematik (Summen und Produkte) geschrieben werden können.

Drittens konnte der analoge Labortechniker direkt (physisch) auf das Papier und das Negativ zugreifen, um alle Arten von Anpassungen und sogar Verzerrungen durchzuführen (Abwedeln & Nachbelichten, Maskieren, Split-Toning, Cross-Processing, Bleichumgehung, Solarisation, etc.). Dieser direkte physische Zugang ermöglichte es Künstlern, den Druckprozess auf manchmal von den Anbietern nicht beabsichtigte Weise zu hacken, um das angestrebte visuelle Ergebnis zu erzielen. Die digitale Bildbearbeitung hat Technikern und Künstlern gleichermaßen das Medium entzogen, und sie sind auf die Funktionalität der GUI ihrer Software beschränkt. Das tatsächliche Bild lebt im Computer als reine Daten, und nur Ingenieure wissen, wie darauf zugegriffen wird und was damit passiert.

Schließlich wurde die digitale Bildbearbeitung von Informatikern statt von Farbwissenschaftlern, geschweige denn von Fotografen oder Fotolaboranten, vorangetrieben. Sie entwickelten eine digitale Sprache, die nicht mit dem Erbe der analogen Fotografie kompatibel ist, und Sammlungen von Bearbeitungswerkzeugen unter Verwendung anonymer Parameter ohne Einheiten, die sich nicht um optische und Belichtungswerte kümmerten, was die analog geschulten Fotografen verwirrte (die es gewohnt waren, Helligkeit durch Lichtbelichtung oder chemische Entwicklungszeiten zu steuern…). Ihre ständige Nutzung von “kaum funktionierenden” Farbräumen (HSL, nicht-linear codiertes RGB) um Farbänderungen zu handhaben, prägte viele Benutzer mit schlechten Gewohnheiten, die bald zu Erwartungen und dann zu Anforderungen wurden. Die von den Codieraffen entwickelten Farb-Pipelines benötigten später einen völlig anderen Workflow, um HDR-Bilder zu verarbeiten, da ihre hackige Logik sich nicht mit dem Dynamikbereich skalieren ließ und “funktionierte” nur, solange Kamerasensoren und Computerbildschirme größtenteils denselben Dynamikbereich wie Papierausdrucke hatten, ohne dass eine zukunftssichere Überlegung beabsichtigt war.

Das übergeordnete Ziel von Ansel

Ansel zielt darauf ab, ein Instrument des visuellen Ausdrucks zu sein, das es Künstlern ermöglicht, ihre eigene Interpretation des Rohmaterials zu entwickeln, indem es eine große Ausdrucksreichweite von Farbeffekten ermöglicht, ähnlich wie ein Musikinstrument Musikern ermöglicht, die Partitur zu interpretieren, indem es eine große Ausdrucksreichweite von Klangeffekten ermöglicht. Dies wird erreicht, indem der Retuscheur wieder in den Mittelpunkt der Bildverarbeitung gestellt wird, indem ein transparenter und so direkt wie möglich Zugang zu den Bilddaten ermöglicht wird und indem Farbmanipulationen bereitgestellt werden, die entweder auf optischer Ebene oder auf psychoperzeptueller Ebene Sinn machen.

Obwohl Film und das analoge Erbe oft als Inspiration und als Ausgangspunkt/erste Basis verwendet werden, ist es nicht das Ziel, die digitale Bildverarbeitung zu einer 1:1 virtuellen Übersetzung des analogen Drucks zu machen. Lassen Sie uns nicht vergessen, dass der Film innerhalb der technischen Einschränkungen von Farbstoffen und Chemikalien entwickelt wurde und dass viele seiner geliebten Eigenschaften tatsächlich Einschränkungen seiner Technologie sind (was nicht bedeutet, dass sie keinen Ausdruckscharakter haben, aber lassen Sie uns nicht der Nostalgie wegen in Vergangenheitsverklärung verfallen), und eigentlich nicht von vornherein gewünscht wurden.

Es wird jedoch erwartet, dass Benutzer zumindest eine grundlegende theoretische und praktische Ausbildung absolvieren, um dieses Bildbearbeitungsinstrument verwenden zu können, und Ansel wird keine Einbußen bei der visuellen Qualität für eine einfachere Lernkurve hinnehmen.

Benutzerorientiertes Ziel von Ansel

  1. Ermöglichen des effizienten Aussortierens von Fotos, die aus der Kamera/dem Speicherchip kommen, um nur die zu wählen, die einer vollständigen Nachbearbeitung wert sind,
  2. Ermöglichen, die aussortierten Fotos auf die direkteste Weise zu bearbeiten/retuschieren, mit einer minimalen Anzahl von Schritten, unter Verwendung von Steuerelementen pro Einheit, die jeweils nur eine wahrnehmbare oder optische Eigenschaft beeinflussen,
  3. Ermöglichen der Indizierung und späteren Abrufbarkeit der bearbeiteten Fotos zu Archivzwecken.

Unterstützte Workflows

Jedes Werkzeug kann optimal nur für einen einzigen und bestimmten Anwendungsfall gemacht werden. Das Unterstützen zu vieler Anwendungsfälle verhindert eine Optimierung überhaupt. Genau hier ist das upstream Darktable kläglich gescheitert. Die im Folgenden dargestellten Workflows sind die geplanten Anwendungen für Ansel. Jede Verwendung, die davon abweicht, mag möglich sein, wird jedoch nicht empfohlen und es wird nichts aktiv unternommen, sie zu unterstützen.

Aussortierungs-Workflow

  1. Der Benutzer wird das Dateisystem der Kamera oder der Speicherkarte mithilfe der OS-Tools mounten (MTP/PTP-Protokolle, FAT/exFAT-Dateisysteme),
  2. Der Benutzer wird die Bilder in einzelne Verzeichnisse importieren, die wie JAHR-MONAT-TAG-Auftragsname benannt sind. Die Bilder werden eindeutige Namen wie Auftragsname-ID-Nummer.Extension haben. Diese Verzeichnisse werden in Ansel als der übergeordnete Pfad für “Filmrollen” verwendet und im Lichttisch geöffnet, sobald die Bilder importiert sind. Filmrollen können den gesamten Inhalt ihres zugehörigen Verzeichnisses enthalten oder nicht.
  3. Der Benutzer wird dann zum Aussortierungsteil übergehen. Bilder werden mit einer Bewertung von 0 Sternen importiert. Offenbar schlechte Bilder werden abgelehnt (Shortcut: R). Zwei Methoden können dann verwendet werden:
    1. negativ: Weisen Sie allen Bildern eine hohe Sternebewertung zu und stufen Sie schlechte Bilder allmählich herunter, sodass nur die besten ihre hohe Bewertung behalten,
    2. positiv: Weisen Sie allen scheinbar guten Bildern eine 1-Sterne-Bewertung zu, dann weisen Sie nur den besten der 1-Sterne-bewerteten eine 2-Sterne-Bewertung zu und fahren Sie fort, bis Sie 5 Sterne oder eine Bewertung erreichen, bei der eine angemessene Anzahl von Top-Bildern übrig bleibt,
  4. Von dort aus werden die höchstbewerteten Bilder als Top-Bilder betrachtet und können bearbeitet werden. Funktionen zum Stapelbearbeiten, die diesen Schritt für Serien beschleunigen können, werden im Manual von upstream Darktable vorgestellt.
  5. Der Zustand von Bildern im Workflow kann durch die internen Tags darktable|changed, darktable|exported, darktable|printed verfolgt werden, die automatisch gesetzt werden, wenn diese Operationen durchgeführt werden. Benutzer, die weitere Zustände benötigen, wie diejenigen, die in mehreren Schritten bearbeiten (ein Schritt der Grundbearbeitung für eine bessere Vorschau während des Aussortierens, ein weiterer Schritt der vollständigen Bearbeitung), können weitere Unter-Tags zum darktable-Ober-Tag hinzufügen, wie darktable|edited für fertig bearbeitete Bilder, die zum Export bereit sind.
  6. Der Benutzer kann nach dem Bearbeiten und Vor dem Exportieren Farb-Labels, Tags und Metadaten im Lichttisch festlegen, um ein besseres Archivieren zu ermöglichen.
  7. Der Benutzer kann die Bilder exportieren und drucken. Es wird empfohlen, einen 16-Bit-TIFF-Export in Adobe RGB- oder ProPhotoRGB-Farbräumen zu archivieren, sobald die Bearbeitung abgeschlossen ist, um jeden möglichen Datenverlust zu verhindern, der mit zukünftigen Versionen von Ansel oder dem upstream Darktable auftreten könnte (obwohl alles unternommen wird, um die zukünftige Kompatibilität der Software mit alten Bearbeitungen sicherzustellen, sind Fehler passiert und werden wieder passieren).

Hinweise und Kommentare

Die vorgeschlagene Methode zum Aussortieren und Speichern ist die beste, da sie das effiziente Suchen und Zugreifen auf die Bilder von jeder externen Software aus ermöglicht, einschließlich anderer Katalogsoftware und Dateibrowser. Verzeichnisse mit Datum und Auftragsnamen können einfach von jedem Dateibrowser aus durchsucht werden, und jedes Verzeichnis ist eine in sich konsistente Sammlung, die als Ganzes wieder importiert werden kann, ohne weitere interne Sortierung.

Benutzern wird davon abgeraten, alle Bilder in einem Jahresverzeichnis abzuladen und sich zu stark auf die Filterfunktionen von Ansel/darktable zu stützen, um sie zu durchsuchen. Wenn Sie Bilder auf eine Website senden oder über das Internet drucken müssen (über einen Webbrowser, der den Dateibrowser aufruft), ist diese Methode eindeutig ineffizient. Es ist wahrscheinlich die Quelle der übermäßig ausgeklügelten Filter-GUI, die in Darktable 4.0 eingeführt wurde.

Benutzer werden vor dem “verrückten Bibliothekar-Syndrom” gewarnt, das darin besteht, das Tagging und Sortieren stark zu übertreiben. Fotoagentur-Stapeln mögen stark auf Tags angewiesen sein, um ihre Bilddatenbank zu organisieren, weil sie schnell Bilder mit passendem Inhalt für illustrative Zwecke liefern müssen, aber Individuen sollten nicht mehr Zeit mit dem Tagging als mit dem Fotografieren verbringen. Tags sollen ähnliche Bilder zusammenführen, wenn Sie feststellen, dass Sie Tags anwenden, die nur für 1 oder 2 Bilder verwendet werden, untergraben Sie den Bindungszweck, ihre Tagging-Methode ist zu einschränkend und Sie sollten stattdessen einen Bildtitel verwenden (der später auch gesucht werden kann). Eingeschränkte und spezialisierte Tags sollten hierarchisch gemacht werden, sodass das übergeordnete Tag abgerufen werden kann, statt komplexe Abfragen zu kochen, um mehrere Unterkategorien abzurufen.

Obwohl Farb-Labels als implizites Status-Tag verwendet werden können, wird die empfohlene Methode zum Dokumentieren des Status eines Bildes über das darktable-Tag-Unterbindungs-Tag durchgeführt, das explizit ist. Solche Status-Tags können irgendwann eine eigene GUI erhalten.

In darktable wurden die Tags üblicherweise als bloße Schlüsselwörter missverstanden, aber sie sind tatsächlich hierarchische Taxonomien, die verwendet werden können, um Kategorien oder willkürliche Sammlungen zu deklarieren. Wenn Ihre Bilder ordnungsgemäß in Verzeichnissen mit aussagekräftigen Namen gespeichert sind, können diese Namen direkt in Suchen verwendet werden, anstelle von Tags. Viele Benutzer, mich eingeschlossen, verwalten Datenbanken von mehr als 30.000 Bildern nur durch die Namen der Verzeichnisse (Filmrollen).

In jedem Fall, wenn Sie feststellen, dass Sie eine komplexe GUI benötigen, um auf Ihre Bilder zuzugreifen und sie zu sortieren, ist Ihre Methode zu vereinfachen. Eine gute Software ermöglicht es, einfache Aufgaben einfach zu erledigen, und ich lehne es ab, einfache Aufgaben zu verkomplizieren, nur um für wahnwitzige Workflows zu berücksichtigen.

Verarbeitungs-Workflow

Der szenenbezogene Workflow ist in Ansel der Standard, da er sich als schneller und zuverlässiger für Benutzer erwiesen hat, die sich etwas Zeit genommen haben, um ihn zu verstehen, und eine einheitliche Bearbeitung von HDR- und SDR-Szenen gleichermaßen ermöglicht. Es basiert darauf, das Bild in einem Rahmen zu bearbeiten, in dem Pixel-RGB so lange wie möglich als Lichtemission behandelt wird, was eine genaue (De-)Unschärfung, (De-)Rauschunterdrückung, Leuchtkorrektur und farberhaltende Aufhellung/Abdunkelung basierend auf Belichtungskompensationen ermöglicht. Wenn der letzte optisch gebundene Bildfilter angewendet wird, wechselt er dann zu einem perzeptuellen Rahmen, in dem die Pixel-RGB umgewandelt und als 3D-Farbobjekt (Farbton, Chroma oder Sättigung, Helligkeit oder Helligkeit) unter Verwendung von Farberscheinungsmodellen behandelt werden.

  1. Der Benutzer wird die globale Belichtung einstellen, um die gesamte Bildhelligkeit auf das gewünschte Niveau zu bringen, im Belichtungsmodul. Dies wird normalerweise darin bestehen, die durchschnittliche Helligkeit oder die Helligkeit des Bildsubjekts an die Helligkeit der GUI-Hintergrundfarbe anzupassen (mittleres Grau nach Design),
  2. Der Benutzer wird sicherstellen, dass die Grenzen des Szenendynamikbereichs ordnungsgemäß an die Grenzen des Anzeigedynamikbereichs angepasst werden, im filmischen Modul. Bei typischen SDR-Monitoren müssen die Standardeinstellungen für die Anzeige nicht geändert werden, aber die relative Szenenweiße und schwarze Exposition muss für jedes Bild angepasst werden, entweder automatisch (verwenden Sie die Schaltfläche “Pegel automatisch abstimmen”) oder manuell. Dann passen Sie den Kontrast (im “Look”-Tab) nach Geschmack an.
  3. Der Benutzer wird sicherstellen, dass der Weißabgleich neutral ist (Erinnerung: es handelt sich nicht um eine künstlerische Wahl), indem der “CAT”-Tab im Farbkalibrierungsmodul ordnungsgemäß eingestellt wird. Der Benutzer kann die Farben auch direkt von einer Farbschablonen-Testaufnahme aus kalibrieren.
  4. Jede künstlerische Farbabweichung, in Farbton oder in Sättigung, kann im Farbbalance-Modul angewendet werden.
  5. Jede andere künstlerische Änderung kann dann vorgenommen werden.
Translated from English by : ChatGPT. In case of conflict, inconsistency or error, the English version shall prevail.

  1. And most software still use broken alpha compositing  in sRGB, as well as unassociated alpha, so even the color models are butchered. ↩︎