Sua sala escura digital

O Ansel é um software de edição de fotos de código aberto para artistas digitais, projetado para ajudar você a alcançar sua própria interpretação de fotografias digitais raw.

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O negativo é a partitura, e a cópia é a execução. — Ansel Adams

Pressionar o obturador da câmera apenas iniciou um processo que termina quando a imagem na tela se parece com aquela que você tinha em mente. O Ansel propõe colocar os artistas de volta ao centro do processo criativo e os capacita com uma interface para manipular imagens com precisão e nuance, usando ciência da cor de ponta e controles de cor independentes.


Instalação

Linux

Executável AppImage portátil, independente de distribuição Baixar a mais recente

Baixar a anterior

Windows

Instalador para Windows 7 a 11 Baixar a mais recente

Baixar a anterior

MacOS X

Distribuição para MacOS X 15 e mais recente. Baixar a mais recente (Apple M)

Baixar a mais recente (Intel)
Compilar a partir do código-fonte

Melhor desempenho para o seu hardware

Instruções de compilação



É estável?

Estatísticas atualizadas automaticamente a cada 4h a partir da coleta opcional (opt-in) de registros de falhas do Sentry.io. Última atualização:

O Ansel ainda não publicou uma versão estável e não há previsão para uma: uma nova versão é publicada quando a lista de todos os bugs tiver sido zerada, para que saibamos que o software é estável. Até agora, o Ansel publica apenas revisões, que são estados intermediários do código-fonte. Assim que uma revisão tiver sido testada por pelo menos 35 usuários únicos, suas estatísticas de confiabilidade aparecerão acima. Um asterisco (*) marca as revisões que distribuímos como um build noturno empacotado.

Nos dois gráficos acima, a taxa de sessões sem falhas é mostrada como uma porcentagem cuja opacidade da barra codifica nossa confiança: a parte sólida (quase certa) é a taxa que temos confiança de que o software atinge, a faixa provável vai até a média registrada atualmente, e então a otimista chega até a melhor taxa plausível escrita entre parênteses no topo. Quanto menos pessoas testaram uma revisão, mais incerteza há sobre a média, e maior fica a faixa {provável + otimista}: é a margem de erro da média atual com 95% de confiança.

Os bugs precisam ser relatados no Github  ou nunca serão corrigidos. Este software livre só tem garantia de funcionar nos computadores de seus desenvolvedores, que não estão diante do seu. O Ansel salva seus históricos de edição imediatamente após cada alteração: em caso de uma falha, você perde no máximo a última ação.

Os links acima sempre apontam para o build noturno mais recente da branch “razoavelmente estável”. Se você quiser uma revisão específica ou precisar reverter, você pode encontrar todas as versões intermediárias no Github .


Por que o Ansel?

Já existem muitas soluções para produzir fotografias prontas para consumo em massa, desde filtros de smartphones até JPEGs saídos direto da câmera, seguidos recentemente por filtros-brinquedo automágicos movidos a IA. Estes tornam a fotografia mais fácil do que nunca, mas as imagens produzidas são realmente as suas imagens e, de todo modo, as imagens que você esperava?
O Ansel permite que você interprete suas fotografias raw como um instrumento musical, enquanto a maioria dos softwares tenta tocar a partitura automaticamente por você. Ele pretende ser uma ferramenta sem graça, entediante, que apenas faz o que você pede, sem atrapalhar o seu caminho.
Empolgue-se com seus resultados
Não com seus brinquedos
Quando você gosta de música, pode escolher entre aprender a tocar ou comprar gravações. É mais fácil comprar, mas mais satisfatório tocar. Os aplicativos de edição de fotos mentiram para os usuários por décadas, fingindo que eles poderiam tocar sem aprender, porque o software lidaria com as complexidades técnicas por eles, e as esconderia por completo.
Acontece que os usuários só têm lutado contra aplicativos que entendem cada vez menos, pelo controle de seus resultados, e para recuperar aqueles casos difíceis em que a automação falha. Com o passar do tempo, espere perder cada vez mais tempo lutando contra IAs para obter resultados de aparência natural… manualmente. Por que não simplesmente eliminar o intermediário?

O que o Ansel pode fazer por você?

O Ansel permite que você gerencie suas coleções de imagens, edite suas fotografias digitais raw e digitalizações de filme de forma não destrutiva e exporte o resultado para formatos de arquivo comuns. Ele armazena seus históricos de edição como texto e permite que você volte no tempo para qualquer etapa de edição que quiser, a qualquer momento.

Trabalho de cor

O Ansel traz uma ciência da cor recente, compatível com HDR: a adaptação cromática CIE CAT 2016, o espaço de cor HDR JzAzBz (2017) e o espaço de cor perceptual darktable UCS 2022, desenvolvido especificamente para manipular a saturação de cor sem o efeito fluorescente.

Calibração de cor
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Before Before
Corrija o balanço de branco e obtenha cores de alta fidelidade com apenas alguns cliques, calibrando as cores com um Color Checker diretamente na sala escura.
Gradação de cores
After After
Before Before
Dê ambiência e caráter às suas imagens aperfeiçoando sua paleta de cores com controles sutis e refinados, nos espaços de cor RGB, Ych ou HSB, para fins criativos e corretivos.
Correspondência de cor
After After
Before Before
Force a adaptação cromática de modo que qualquer objeto selecionado corresponda a uma cor predeterminada, inserida a partir de coordenadas CIE Lab (para logotipos e cores de marca), ou amostrando a cor do mesmo objeto em outra foto, para uniformizar a reprodução de cor ao longo da série.
Qualificação de matiz e keying
After After
Before Before
Use os qualificadores de matiz, chroma e luminosidade para definir máscaras rapidamente e aplicar efeitos seletivos. Combine máscaras paramétricas com máscaras desenhadas e operações booleanas. Refine e suavize as bordas das máscaras desfocando ou usando uma detecção de bordas inteligente.

Trabalho tonal

Os métodos de trabalho tonal foram projetados para manipular a luminância sem afetar o matiz nem a saturação, a fim de respeitar o trabalho de cor, feito à parte.

Mapeamento de tons HDR
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Before Before
Recupere sombras profundas e comprima a faixa dinâmica mantendo a saturação e o matiz originais, com mapeamento de gamut para garantir que as cores caibam no espaço de cor de saída. (Foto: Andreas Schneider)
Edição por sistema de zonas
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Before Before
Equilibre densidades com base em zonas de exposição, preservando o contraste local graças a um algoritmo de detecção de bordas, e selecione as zonas de exposição a afetar diretamente na imagem, por meio do cursor interativo. (Foto: Andreas Schneider)

Reconstrução de imagem

Remoção de desfoque da lente
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Before Before
Libere o poder do aprendizado de máquina multiescala baseado em gradientes para rejuvenescer lentes antigas, corrigir erros de foco ou dar mais ênfase ao seu sujeito, mas sem os típicos artefatos de borda, esquisitices de nitidez excessiva ou ruído adicionado.
Remoção de névoa
After After
Before Before
Restaure alguma profundidade em fotos com neblina e névoa trazendo de volta texturas e saturação nas cores, sem acentuar demais detalhes já nítidos.
Redução de ruído
After After
Before Before
Remova o ruído cromático, suavize e mescle o ruído de luminância.
Reconstrução de realces
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Before Before
Recupere tanto a cor quanto a textura nas realces, recupere áreas estouradas propagando gradientes enquanto o mapeamento de gamut cuida das suas costas para garantir que realces coloridas ainda possam ser impressas em seu matiz correto. Você não precisa mais clarear as realces para esconder problemas.

Recursos especializados

Correção automática de perspectiva
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Before Before
Deixe o aprendizado de máquina detectar automaticamente linhas verticais e horizontais e calcular a melhor correção geométrica para girar, endireitar e recortar a imagem, opcionalmente levando em conta o tipo de lente usada.
Censura
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Before Before
Anonimize pessoas, placas de veículos, etc. e lide com as condições de uso de redes sociais pudicas sem macular demais as suas imagens.

Compatibilidade

Edições

O Ansel é baseado no darktable 4.0 e é totalmente compatível com o banco de dados e os arquivos XMP do darktable 2.x até 4.0. Vindo do darktable?

Descubra o que mudou

Câmeras

O Ansel usa o Rawspeed e o Libraw para decodificar fotografias raw. Novas câmeras podem precisar de até 24 meses para serem totalmente suportadas após seu lançamento comercial.

Câmeras suportadas

Idiomas

O software está integralmente traduzido para inglês, francês, italiano e chinês simplificado. Traduções parciais estão disponíveis em alemão, espanhol, português, ucraniano, etc.

Melhorar as traduções


Darktable, mas melhor

O Ansel é o que o Darktable 4.0 poderia ter sido se não tivesse morrido de inchaço de recursos .

Entre 2020 e 2023, o Darktable sofreu adições massivas de código de recursos periféricos, muitas vezes mal codificados, mal projetados e penalizando a usabilidade, o desempenho e a manutenção. Gambiarras em excesso não conseguiram corrigir bugs, mas empilharam novos problemas sobre o código legado: bem-vindo ao pesadelo da manutenção.

Para ser justo, sem gerenciamento de projeto ou planejamento de recursos, isso era inevitável. O Darktable sempre teve dificuldade em ser mais do que um pacote de plugins individuais.

O resultado é um aplicativo estranho, frustrante, tentando reinventar paradigmas de GUI por conta própria, tentando fazer tudo para todos, mais lento e menos estável do que antes, e absolutamente terrível de depurar.

Com uma interface de usuário centrada no referente à cena (scene-referred), muitos módulos fundidos em um menu global, ferramenta de importação reescrita e recálculos econômicos do pipeline de imagem, o Ansel é uma variante do Darktable 4.0 na qual 30.000 linhas de código mal escrito e recursos meio quebrados foram removidos, e 11.000 linhas reescritas: ele roda mais rápido, mais suave, usa menos energia e requer menos configuração.

Com uma complexidade de código reduzida, sua manutenção também deverá ser mais fácil no futuro.


Além da documentação

O ponto de dor típico e recorrente dos projetos de software de código aberto é a documentação. Quando não há nenhuma, os usuários reclamam disso. Quando há uma, eles reclamam que é longa demais, não é completa o suficiente ou não inclui casos de uso. Os desenvolvedores esperam que os usuários façam uma leitura linear da documentação do projeto. Isso simplesmente não vai acontecer e os desenvolvedores servirão de papagaios. Isso só acumula frustração dos dois lados. A documentação não é suficiente.
Chantal é um modelo de linguagem bilíngue (francês-inglês) treinado especificamente para processamento de imagem, teoria da cor e fotografia, que entende jargão técnico, sinônimos e algumas traduções. Sua interface web permite consultas de busca por meio de um índice central de documentação de software de código aberto, relatórios de bugs, fóruns de usuários, canais do YouTube, publicações científicas e organizações de padronização (CIE, ICC, ACES).
Conheça Chantal
sua bibliotecária de IA para processamento de imagem

Chantal é a infraestrutura de conhecimento do Ansel:

  • encontrar rapidamente informações relevantes entre fontes confiáveis,
  • evitar fazer perguntas já respondidas.
Projetada para tornar os usuários mais inteligentes, em vez de tornar o software mais burro. A inteligência artificial fornece material de aprendizado sobre tópicos de sua escolha. Vamos investir na inteligência natural.

Código-fonte

O software e a documentação do Ansel são publicados sob a licença GNU/GPL v3 e versionados com o Git. O site tem direitos autorais, mas é publicamente legível. Os repositórios de trabalho são hospedados no Github e espelhados no Gitlab para backup.

Software
Documentação
Site

Como o Ansel é usado?

Os gráficos abaixo vêm da telemetria opcional do PostHog.

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