topaz jpegtoraw ai能够将jpeg图像转换为raw格式，采用ai技术实现转换过程中图像的细节色彩保留，恢复图像质量，完全可以直接当做raw格式使用，操作简单，有很实用，有需要的朋友不要错过哦！
软件介绍
topaz jpeg to raw ai是一款专业的jpg转raw格式工具，采用先进的ai技术，可以智能识别图像的各个细节内容，快速的将jpeg格式转化成raw格式，并可用于编辑以jpeg格式拍摄的照片，允许调整色彩空间、动态范围、颜色深度、细节等参数，让图片转换之后更自然，就像它们是以raw格式拍摄的一样。
topaz jpegtoraw ai软件特色
通过ai实现
通常无法恢复丢失的细节。从jpeg到raw ai的当前是唯一能够做到这一点的机器学习支持的软件。
简单的工作流程
每当编辑jpeg时，都首先将其通过jpeg放入raw ai，以获得**编辑效果。适用于mac + windows的独立应用程序，允许进行批处理。
不断完善
我们正在不断训练从更多数据到jpeg到raw转换模型，这使时间越长越好。当模型改进时，您将获得最新和最好的信息。
jpeg转raw ai恢复图像质量的方法
动态范围
将图像转换为jpeg时，其图像失去了很大的动态范围。jpeg到raw ai可以通过带回丢失的阴影和高光细节来帮助您恢复此丢失的动态范围的一部分。虽然您将无法恢复完全丢失的详细信息，但它可以处理非常少量的信息。
这使您在编辑照片的曝光度或对比度时更具攻击性。如果您认为自己已经炸毁天空并且没有原始raw文件，请尝试首先通过jpeg将其运行到raw ai。
色彩空间
色彩空间重新设置了图像支持的色彩范围。jpeg图像通常位于srgb色彩空间中，这对于web来说效果很好，但对于打印和编辑效果却不太好。在srgb中编辑照片时，调整饱和度或鲜艳度通常会显示出丑陋的彩色斑点。
您可以通过将其通过jpeg运行到raw ai来防止这种情况的发生。jpeg to raw的机器学习模型将srgb色彩空间扩展到prophoto rgb，甚至比常规raw文件还要好！之所以如此有效，是因为通常在至少一个颜色通道中有足够的信息可用于我们的模型，以高度准确地重建缺失的细节。
较大的结果色彩空间使您可以更好地编辑饱和度和鲜艳度，而不会出现任何可见的伪像。
颜色深度
色彩深度（也称为位深度）是图像可以存储多少色彩信息。当编辑低位深度的图像时，您将看到平滑渐变（如天空）中的色带。
8位jpeg每个通道只有256个值。通过jpeg到jpeg ai将jpeg运行到raw ai，会将其扩展为每个通道65,532个值。当您调整图像的对比度时，这将防止后代化和条纹化。
伪像
编辑高度压缩的图像时，您会在图像中看到可见的压缩伪像。从jpeg到raw ai，在保留自然图像特征的同时，消除这些伪影的效果非常出色：
在高品质jpeg中不会轻易看到伪影，但是如果存在，它们会完全破坏图像。后处理（尤其是锐化处理）也会使它们更加突出。通过jpeg将图像运行到raw ai，以确保工件不会影响您的工作流程。
详细程度
由于传感器较小或处理繁重，jpeg通常具有平滑的细节。例如，iphone照片在保存之前经过了大量处理，有时最终会删除很多图像细节。
jpeg到raw ai可帮助您恢复在转换过程中删除的精细细节。
软件优势
将topaz jpeg转换为raw ai可使您编辑jpeg，就像您最初在raw中拍摄它们一样。
该机器学习支持的软件将：
恢复丢失的动态范围的一部分。这将有助于带回丢失的阴影并突出显示细节。
将位深度从8位扩展到16位。当您调整图像的对比度时，这将防止后代化和条纹化。
将色彩空间从srgb扩展到prophoto。较大的结果色彩空间可让您更好地编辑饱和度和鲜艳度，而不会出现任何可见的瑕疵！
删除jpeg压缩伪像。在高品质jpeg中不会轻易看到伪影，但是如果存在，它们会完全破坏图像。jpeg到raw ai可以在保留自然图像特征的同时消除这些伪影，这是非凡的。
恢复在转换过程中删除的细节。由于传感器较小或处理繁重，jpeg通常具有平滑的细节。从jpeg到raw ai可以增强图像细节。
因此，让我们开始使用jpeg到raw ai，以及如何从照片中获得更多收益！
何时在工作流程中使用jpeg进行raw ai
我们建议您在工作流程的一开始就使用jpeg到raw ai。每当编辑jpeg时，都首先将其通过jpeg放入raw ai，以获得**编辑效果。jpeg到raw ai还允许批处理，以加快工作流程。
jpeg到raw ai的工作
原理通常无法恢复丢失的细节。人工智能使我们能够改变这种状况。
解释它的最简单方法是ai从一个非常不同的角度解决这个问题。我们没有尝试消除信息丢失（这是不可能的），而是训练了一个神经网络来“记住” raw图像在转换为jpeg图像之前的外观。
我们在大量高质量raw图像及其对应的jpeg版本上训练神经网络，以便它学习并记住对应关系。在对网络进行足够的图像训练之后，即使输入新的“看不见的” jpeg图像，神经网络也会“记住”输出更高质量的图像。
就像当您看到一个遥远的朋友时一样。尽管它们距离您太远，您无法用眼睛分辨出细节，但您可以想象或记住您朋友的生动细节。
我们正在不断训练从更多数据到jpeg到raw转换模型，这使时间越长越好。当模型改进时，您将获得最新和最好的信息。
从jpeg到raw ai的当前是唯一能够做到这一点的机器学习支持的软件。