prx8比率拉伸工具在哪里? premiere比率拉伸工具的使用技巧

首先小编导入一张图片，以图片为例来校色（视频同理，一段视频一个机器拍出来的数据基本方向也是相同的），这是一张小编拍的照片，从肉眼看可以感觉到曝光过度了，那么在pr上有哪些数据可以反映给我们这张图片的色相或者明度是否过度了呢？我们将图片拖到时间线上我们发现图片尺寸过大，在时间线的图片素材上右键选择缩放为帧大小（当然你也可以开始就建一个和图片一样尺寸的序列）好，现在就开始进入调色状态，首先将工作区调整为调色版面（窗口-工作区-颜色校正）如图所示左边的特效面板我们可以在视频效果里看到颜色校正，里面全都是调色的特效，非常多，但是很多都功能类似。右下的这个面板点如图所示的按钮，选择所有示波器，我们可以看见原先的图片变成了一副数据图，这四幅图都是反映这张图片色相，明度，饱和度的数据图。这四幅图只要看第一个YC波形图（反映明度，饱和度）和第二个矢量示波器（反映色相）就可以分析完这张图，第三张图和第二张的功能相同，第四张是第一和第二张的综合。为了我们能看清楚这些图，我们逐个放大看，还点击刚才的按钮选择YC波形如图所示我们看到这张YC波形图，正常一张图片下的数值是0.3-1.0（有的版本刻度不一样的是0-100）那么我们现在对它的亮度进行一个调整，在特效区选择一个亮度与对比度效果把亮度降低，再增加一点对比度，这样YC波形看起来就分布的比较均匀了但是我们看照片，似乎有一点发红哦，这是哪里出问题了呢，别着急，我们来看另外一张图，将其切换为矢量示波器图这张图其实就像一个色环一样，而绿色的部分就代表这颜色的一个分布趋势，正常一张图片当然应该是红黄蓝分布均匀。而这张图我们会发现它往红色方向偏向的更多，那么我们的解决办法是增加一些它的补色，也就是对应其反方向的颜色。我们选择添加一个颜色特效（快速颜色较正器）我们在色彩颜色平衡这里，将这个色环的中心点往其示波器偏向方向的反向拉动一点，拉动的时候注意波形的变化和照片颜色变化的一个平衡。小编大致调到这个位置觉得还比较合适最终图片调整为这样后算是达到了一张正常照片在色彩三要素（明度，色相，饱和度）上的标准有细心的小伙伴会发现，小编一直在强调正常情况下，正常照片等，因为事实上我们真正在调色的时候会出现很多非正常情况，人为的去加重某一色调来达到效果，这些小编是没有办法教大家的，只能靠大家自己去操练，因为一千个人心中有一千种调色方案。那小编为什么还要教大家看图片数据图呢？因为即使大家要调出不一样的效果，首先第一步是要将这个素材较色！先较色再调色！因为每个人屏幕的色彩分辨率是不一样的，在你电脑上看的是这种效果，也许在其他人电脑上看是别的颜色，但是数据是不会骗你的！根据数据图来校色，能保证将其素材的颜色校准，之后你可以再根据自己的感觉进行其他效果的加深处理等。总结这一期与其说是调色篇不如叫它是校色篇，小编能告诉大家的只是在哪里调色和怎么把颜色校对，最终调成什么效果，大家可以在网上多搜一下自己满意的案例去感受模仿一下。当然记住最重要的，先校色再调色。

目录1.CPU2.GPU3.TPU4.NPU5.ASIC6.BPU（Brain Processing Unit，大脑处理器）7. DPU（Deep learning Processing Unit, 即深度学习处理器）1.CPU CPU( Central Processing Unit, 中央处理器)就是机器的“大脑”，也是布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”。 CPU的结构主要包括运算器（ALU, Arithmetic and Logic Unit）、控制单元（CU, Control Unit）、寄存器（Register）、高速缓存器（Cache）和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。 简单来说就是：计算单元、控制单元和存储单元，架构如下图所示：   从字面上我们也很好理解，计算单元主要执行算术运算、移位等操作以及地址运算和转换；存储单元主要用于保存运算中产生的数据以及指令等；控制单元则对指令译码，并且发出为完成每条指令所要执行的各个操作的控制信号。 所以一条指令在CPU中执行的过程是这样的：读取到指令后，通过指令总线送到控制器（黄色区域）中进行译码，并发出相应的操作控制信号；然后运算器（绿色区域）按照操作指令对数据进行计算，并通过数据总线将得到的数据存入数据缓存器（大块橙色区域） 是不是有点儿复杂？没关系，这张图完全不用记住，我们只需要知道，CPU遵循的是冯诺依曼架构，其核心就是：存储程序，顺序执行。 讲到这里，有没有看出问题，没错——在这个结构图中，负责计算的绿色区域占的面积似乎太小了，而橙色区域的缓存Cache和黄色区域的控制单元占据了大量空间。 高中化学有句老生常谈的话叫：结构决定性质，放在这里也非常适用。 因为CPU的架构中需要大量的空间去放置存储单元（橙色部分）和控制单元（黄色部分），相比之下计算单元（绿色部分）只占据了很小的一部分，所以它在大规模并行计算能力上极受限制，而更擅长于逻辑控制。 另外，因为遵循冯诺依曼架构（存储程序，顺序执行），CPU就像是个一板一眼的管家，人们吩咐的事情它总是一步一步来做。但是随着人们对更大规模与更快处理速度的需求的增加，这位管家渐渐变得有些力不从心。 于是，大家就想，能不能把多个处理器放在同一块芯片上，让它们一起来做事，这样效率不就提高了吗？ 没错，GPU便由此诞生了。 2.GPU 在正式讲解GPU之前，我们先来讲讲上文中提到的一个概念——并行计算。 并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来共同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。 并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。 时间上的并行是指流水线技术，比如说工厂生产食品的时候分为四步：清洗-消毒-切割-包装。 如果不采用流水线，一个食品完成上述四个步骤后，下一个食品才进行处理，耗时且影响效率。但是采用流水线技术，就可以同时处理四个食品。这就是并行算法中的时间并行，在同一时间启动两个或两个以上的操作，大大提高计算性能。 空间上的并行是指多个处理机并发的执行计算，即通过网络将两个以上的处理机连接起来，达到同时计算同一个任务的不同部分，或者单个处理机无法解决的大型问题。 比如小李准备在植树节种三棵树，如果小李1个人需要6个小时才能完成任务，植树节当天他叫来了好朋友小红、小王，三个人同时开始挖坑植树，2个小时后每个人都完成了一颗植树任务，这就是并行算法中的空间并行，将一个大任务分割成多个相同的子任务，来加快问题解决速度。 所以说，如果让CPU来执行这个种树任务的话，它就会一棵一棵的种，花上6个小时的时间，但是让GPU来种树，就相当于好几个人同时在种。 GPU全称为Graphics Processing Unit，中文为图形处理器，就如它的名字一样，GPU最初是用在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上运行绘图运算工作的微处理器。 为什么GPU特别擅长处理图像数据呢？这是因为图像上的每一个像素点都有被处理的需要，而且每个像素点处理的过程和方式都十分相似，也就成了GPU的天然温床。 GPU简单架构如下图所示： 从架构图我们就能很明显的看出，GPU的构成相对简单，有数量众多的计算单元和超长的流水线，特别适合处理大量的类型统一的数据。 但GPU无法单独工作，必须由CPU进行控制调用才能工作。CPU可单独作用，处理复杂的逻辑运算和不同的数据类型，但当需要大量的处理类型统一的数据时，则可调用GPU进行并行计算。 注：GPU中有很多的运算器ALU和很少的缓存cache，缓存的目的不是保存后面需要访问的数据的，这点和CPU不同，而是为线程thread提高服务的。如果有很多线程需要访问同一个相同的数据，缓存会合并这些访问，然后再去访问dram。 GPU的工作大部分都计算量大，但没什么技术含量，而且要重复很多很多次。 借用知乎上某大神的说法，就像你有个工作需要计算几亿次一百以内加减乘除一样，最好的办法就是雇上几十个小学生一起算，一人算一部分，反正这些计算也没什么技术含量，纯粹体力活而已；而CPU就像老教授，积分微分都会算，就是工资高，一个老教授资顶二十个小学生，你要是富士康你雇哪个？ GPU就是用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务，纯粹的人海战术。这种策略基于一个前提，就是小学生A和小学生B的工作没有什么依赖性，是互相独立的。 但有一点需要强调，虽然GPU是为了图像处理而生的，但是我们通过前面的介绍可以发现，它在结构上并没有专门为图像服务的部件，只是对CPU的结构进行了优化与调整，所以现在GPU不仅可以在图像处理领域大显身手，它还被用来科学计算、密码破解、数值分析，海量数据处理（排序，Map-Reduce等），金融分析等需要大规模并行计算的领域。 所以GPU也可以认为是一种较通用的芯片。 3.TPU 按照上文所述，CPU和GPU都是较为通用的芯片，但是有句老话说得好：万能工具的效率永远比不上专用工具。 随着人们的计算需求越来越专业化，人们希望有芯片可以更加符合自己的专业需求，这时，便产生了ASIC（专用集成电路）的概念。 ASIC是指依产品需求不同而定制化的特殊规格集成电路，由特定使用者要求和特定电子系统的需要而设计、制造。当然这概念不用记，简单来说就是定制化芯片。 因为ASIC很“专一”，只做一件事，所以它就会比CPU、GPU等能做很多件事的芯片在某件事上做的更好，实现更高的处理速度和更低的能耗。但相应的，ASIC的生产成本也非常高。 而TPU（Tensor Processing Unit, 张量处理器）就是谷歌专门为加速深层神经网络运算能力而研发的一款芯片，其实也是一款ASIC。 原来很多的机器学习以及图像处理算法大部分都跑在GPU与FPGA（半定制化芯片）上面，但这两种芯片都还是一种通用性芯片，所以在效能与功耗上还是不能更紧密的适配机器学习算法，而且Google一直坚信伟大的软件将在伟大的硬件的帮助下更加大放异彩，所以Google便想，我们可不可以做出一款专用机机器学习算法的专用芯片，TPU便诞生了。 据称，TPU与同期的CPU和GPU相比，可以提供15-30倍的性能提升，以及30-80倍的效率（性能/瓦特）提升。初代的TPU只能做推理，要依靠Google云来实时收集数据并产生结果，而训练过程还需要额外的资源；而第二代TPU既可以用于训练神经网络，又可以用于推理。 看到这里你可能会问了，为什么TPU会在性能上这么牛逼呢？ 嗯，谷歌写了好几篇论文和博文来说明这一原因，所以仅在这里抛砖引玉一下。 如上图所示，TPU在芯片上使用了高达24MB的局部内存，6MB的累加器内存以及用于与主控处理器进行对接的内存，总共占芯片面积的37%（图中蓝色部分）。 这表示谷歌充分意识到了片外内存访问是GPU能效比低的罪魁祸首，因此不惜成本的在芯片上放了巨大的内存。相比之下，英伟达同时期的K80只有8MB的片上内存，因此需要不断地去访问片外DRAM。 另外，TPU的高性能还来源于对于低运算精度的容忍。研究结果表明，低精度运算带来的算法准确率损失很小，但是在硬件实现上却可以带来巨大的便利，包括功耗更低、速度更快、占芯片面积更小的运算单元、更小的内存带宽需求等...TPU采用了8比特的低精度运算。 其它更多的信息可以去翻翻谷歌的论文。 到目前为止，TPU其实已经干了很多事情了，例如机器学习人工智能系统RankBrain，它是用来帮助Google处理搜索结果并为用户提供更加相关搜索结果的；还有街景Street View，用来提高地图与导航的准确性的；当然还有下围棋的计算机程序AlphaGo！ 4.NPU 讲到这里，相信大家对这些所谓的“XPU”的套路已经有了一定了解，我们接着来。 所谓NPU（Neural network Processing Unit）， 即神经网络处理器。顾名思义，这家伙是想用电路模拟人类的神经元和突触结构啊！ 怎么模仿？那就得先来看看人类的神经结构——生物的神经网络由若干人工神经元结点互联而成，神经元之间通过突触两两连接，突触记录了神经元之间的联系。 如果想用电路模仿人类的神经元，就得把每个神经元抽象为一个激励函数，该函数的输入由与其相连的神经元的输出以及连接神经元的突触共同决定。 为了表达特定的知识，使用者通常需要（通过某些特定的算法）调整人工神经网络中突触的取值、网络的拓扑结构等。该过程称为“学习”。 在学习之后，人工神经网络可通过习得的知识来解决特定的问题。 这时不知道大家有没有发现问题——原来，由于深度学习的基本操作是神经元和突触的处理，而传统的处理器指令集（包括x86和ARM等）是为了进行通用计算发展起来的，其基本操作为算术操作（加减乘除）和逻辑操作（与或非），往往需要数百甚至上千条指令才能完成一个神经元的处理，深度学习的处理效率不高。 这时就必须另辟蹊径——突破经典的冯·诺伊曼结构！ 神经网络中存储和处理是一体化的，都是通过突触权重来体现。 而冯·诺伊曼结构中，存储和处理是分离的，分别由存储器和运算器来实现，二者之间存在巨大的差异。当用现有的基于冯·诺伊曼结构的经典计算机（如X86处理器和英伟达GPU）来跑神经网络应用时，就不可避免地受到存储和处理分离式结构的制约，因而影响效率。这也就是专门针对人工智能的专业芯片能够对传统芯片有一定先天优势的原因之一。 NPU的典型代表有国内的寒武纪芯片和IBM的TrueNorth。以中国的寒武纪为例，DianNaoYu指令直接面对大规模神经元和突触的处理，一条指令即可完成一组神经元的处理，并对神经元和突触数据在芯片上的传输提供了一系列专门的支持。 用数字来说话，CPU、GPU与NPU相比，会有百倍以上的性能或能耗比差距——以寒武纪团队过去和Inria联合发表的DianNao论文为例——DianNao为单核处理器，主频为0.98GHz，峰值性能达每秒4520亿次神经网络基本运算，65nm工艺下功耗为0.485W，面积3.02平方毫米mm。 文章开头所说的mate10中所用的麒麟970芯片，就集成了寒武纪的NPU，所以才可以实现所谓的照片优化功能，以及保证你的手机用了很长时间后还能不卡（当然也得真正用了才能知道有没有宣传的这么好）。 PS，中星微电子的“星光智能一号”虽说对外号称是NPU，但其实只是DSP，仅支持网络正向运算，无法支持神经网络训练。 5.ASIC ASIC（Application Specific Integrated Circuit）是一种为专门目的而设计的集成电路。无法重新编程，效能高功耗低，但价格昂贵。近年来涌现出的类似TPU、NPU、VPU、BPU等令人眼花缭乱的各种芯片，本质上都属于ASIC。ASIC不同于 GPU 和 FPGA 的灵活性，定制化的 ASIC 一旦制造完成将不能更改，所以初期成本高、开发周期长的使得进入门槛高。目前，大多是具备 AI 算法又擅长芯片研发的巨头参与，如 Google 的 TPU。由于完美适用于神经网络相关算法，ASIC 在性能和功耗上都要优于 GPU 和 FPGA，TPU1 是传统 GPU 性能的 14-16 倍，NPU 是 GPU 的 118 倍。寒武纪已发布对外应用指令集，预计 ASIC 将是未来 AI 芯片的核心。 6.BPU（Brain Processing Unit，大脑处理器） 是由地平线科技提出的嵌入式人工智能处理器架构。第一代是高斯架构，第二代是伯努利架构，第三代是贝叶斯架构。目前地平线已经设计出了第一代高斯架构，并与英特尔在2017年CES展会上联合推出了ADAS系统（高级驾驶辅助系统）。 7. DPU（Deep learning Processing Unit, 即深度学习处理器） 最早由国内深鉴科技提出，基于Xilinx可重构特性的FPGA芯片，设计专用的深度学习处理单元（可基于已有的逻辑单元，设计并行高效的乘法器及逻辑电路，属于IP范畴），且抽象出定制化的指令集和编译器（而非使用OpenCL），从而实现快速的开发与产品迭代。事实上，深鉴提出的DPU属于半定制化的FPGA。 嵌入式神经网络处理器（NPU）采用“数据驱动并行计算”的架构，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。 NPU处理器专门为物联网人工智能而设计，用于加速神经网络的运算，解决传统芯片在神经网络运算时效率低下的问题。 在GX8010中，CPU和MCU各有一个NPU，MCU中的NPU相对较小，习惯上称为SNPU。 NPU处理器包括了乘加、激活函数、二维数据运算、解压缩等模块。 乘加模块用于计算矩阵乘加、卷积、点乘等功能，NPU内部有64个MAC，SNPU有32个。 激活函数模块采用最高12阶参数拟合的方式实现神经网络中的激活函数，NPU内部有6个MAC，SNPU有3个。 二维数据运算模块用于实现对一个平面的运算，如降采样、平面数据拷贝等，NPU内部有1个MAC，SNPU有1个。 解压缩模块用于对权重数据的解压。为了解决物联网设备中内存带宽小的特点，在NPU编译器中会对神经网络中的权重进行压缩，在几乎不影响精度的情况下，可以实现6-10倍的压缩效果。 不，据说每过18天，集成电路领域就会多出一个XPU，直到26个字母被用完。 这被戏称为AI时代的XPU版摩尔定律。 据不完全统计，已经被用掉的有： APU -- Accelerated Processing Unit, 加速处理器，AMD公司推出加速图像处理芯片产品。 BPU -- Brain Processing Unit, 地平线公司主导的嵌入式处理器架构。自动驾驶 CPU -- Central Processing Unit 中央处理器， 目前PC core的主流产品。 DPU -- Deep learning Processing Unit, 深度学习处理器，最早由国内深鉴科技提出；另说有Dataflow Processing Unit 数据流处理器， Wave Computing 公司提出的AI架构；Data storage Processing Unit，深圳大普微的智能固态硬盘处理器。 FPU -- Floating Processing Unit 浮点计算单元，通用处理器中的浮点运算模块。 GPU -- Graphics Processing Unit, 图形处理器，采用多线程SIMD架构，为图形处理而生。 HPU -- Holographics Processing Unit 全息图像处理器， 微软出品的全息计算芯片与设备。 IPU -- Intelligence Processing Unit， Deep Mind投资的Graphcore公司出品的AI处理器产品。 MPU/MCU -- Microprocessor/Micro controller Unit， 微处理器/微控制器，一般用于低计算应用的RISC计算机体系架构产品，如ARM-M系列处理器。 NPU -- Neural Network Processing Unit，神经网络处理器，是基于神经网络算法与加速的新型处理器总称，如中科院计算所/寒武纪公司出品的diannao系列。 RPU -- Radio Processing Unit, 无线电处理器， Imagination Technologies 公司推出的集合集Wifi/蓝牙/FM/处理器为单片的处理器。 TPU -- Tensor Processing Unit 张量处理器， Google 公司推出的加速人工智能算法的专用处理器。目前一代TPU面向Inference，二代面向训练。另外， VPU -- Vector Processing Unit 矢量处理器，Intel收购的Movidius公司推出的图像处理与人工智能的专用芯片的加速计算核心。 WPU -- Wearable Processing Unit， 可穿戴处理器，Ineda Systems公司推出的可穿戴片上系统产品，包含GPU/MIPS CPU等IP。 XPU -- 百度与Xilinx公司在2017年Hotchips大会上发布的FPGA智能云加速，含256核。 ZPU -- Zylin Processing Unit, 由挪威Zylin 公司推出的一款32位开源处理器。 当26个字母被用完后，即将出现XXPU，XXXPU，并以更快的速度占领起名界。 关于CPU,GPU,TPU,DPU,NPU,BPU等各种处理器的内容就到这里啦,有木有突然透彻的感觉呢，更多相关内容请搜索本站以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持本站！

步骤一、进入导出设置窗口首先就是选择【文件】菜单中的【导出】，一般情况下会选择【媒体】，这时会弹出导出设置窗口，如图所示：步骤二、导出文件格式的设置在Premiere CS4中，导出的视频格式非常多，有常见的AVI，也有现在最新的流媒体F4V，这个你完全可以根据你所需要的格式来选择导出的格式文件，大多情况下都是导出AVI格式，不过建议导出现在比较流行的压缩率较高的且质量也不错的FLV/F4V格式，当然，如果你只需要声音文件的话就选择MP3格式，如果你只需要动画而不需要声音的话你可以选择导出为GIF格式。步骤三、导出设置中的预置预置会根据你前面选择在导出设置中有一个预置选项，预置是视频制式，也就是电视信号的标准，这个要根据不同的播放制式而导出不同的制式，目前各国的电视制式不尽相同，制式的区分主要在于其帧频(场频)的不同、分解率的不同、信号带宽以及载频的不同、色彩空间的转换关系不同等等，例如：中国大多视频都是选择PAL制式，欧美国家选择NTSC制式，俄罗斯则使用SECAM制式，通常我们建议大家选择PAL制式，除非你有特殊的要求。步骤四、导出名称的设置这个简单，你只需输入你想导出的视频名称即可，还有就是你可以选择只导出声音或只导出视频，如图：步骤五、视频音频设置Premiere的视频设置是根据前面的设置来进行的，这里可以对视频的编码器选择，也可以对视频质量选择，你可以通过这个来选择品质也就是压缩率的高低，品质高压缩低视频文件就大，相反品质低文件大，宽度、高度的设置也会根据你前面的格式选择有关;音频设置较简单，你可以选择单声道还是立体声，这个容易理解，频率通常选择48kHz，比特率建议选择256以上就可以了。如图：步骤六、Adobe Media Encoder设置通过上面的设置，然后点确定按钮，这时会进入Adobe Media Encoder窗口，如果点确定没有出现Adobe Media Encoder窗口，估计你安装的是Premiere CS$的精简版或绿色版，这时就必须重新安装Adobe Media Encode，当然还是建议安装正版，支持正版嘛，在这个窗口中就会出现刚才设置好的导出文件，如果对前面的设置不满意还可以点击选项卡重新设置格式及预置，也可以添加复制删除导出文件，一切认为设置满意点下方的开始队列就可以导出了，你只需等待，通常导出时间会较长。

在pr软件中调节了音量之后，有很多的用户觉得声音不平衡，因此很想知道该怎么去平衡这个声音，下面就给你们带来了教程，一起来看看pr怎么调音量平衡吧。pr怎么调音量平衡：1、首先在pr软件中找到自己视频音频素材。 2、然后就可以在这里设置音频的平衡度了。 3、然后大家可以去设置平衡度为-100。 4、同样，大家也可以去设置为中等的平衡度。 5、之后大家就可以看到一个平衡度调好的音质了。 6、最后就可以在这里输入平衡度了。

今天阿里西西小编讲解了在premiere为视频制作抽帧效果步骤，下文就是关于在premiere为视频制作抽帧效果的教程，一起来学习吧。premiere视频制作抽帧效果教程我们需要先打开premiere软件并导入素材。然后我们将素材拖动到时间轴中创建序列。接下来我们在视频效果中找到抽帧效果拖动到序列上。这时候我们在左侧的效果控件中找到抽帧级别，最小值为2，抽帧效果最明显。最后大家按空格键预览一下效果，如图所示。

Premiere如何显示工具提示？Premiere软件的剪辑功能更加出色，并且可操作性更高，因此很多剪辑师想要学习Premiere。不过Premiere操作相对比较复杂，新手想要一个工具作用的提醒，阿里西西小编为大家带来了Premiere显示工具提示方法教程，一起来看看吧！Premiere显示工具提示方法教程第1步，打开Adobe Premiere Pro并进入主界面。第2步，进入主界面点击菜单栏的编辑。第3步，进入编辑菜单，选择首选项。第4步，选择常规。第5步。在首选项中选择常规。第6步，找到并勾选显示工具提示。第7步，最后点击确定即可以上就是阿里西西小编为大家带来的Premiere显示工具提示方法教程，希望可以帮助到大家！更多软件教程，尽在阿里西西！