PS-明亮暖色人像

本文介绍了在AdobeLightroom(Lr)和Photoshop(PS)中进行人像照片编辑的方法,包括提高明亮度、调整暖色调、HSL控制肤色、色彩分级、曲线调色、锐化技巧以及瑕疵修复、脸部磨皮、眼神光添加等步骤。

明亮暖色人像

1、Lr

  • 曝光up,提高明亮度
  • 黑色色调up & 对比度down & 反差down --> 柔和度up
  • 色温up,暖色调up [10] 。----->暖色增强 However 人物皮肤黄up ----->HSL控制肤色---->饱和度(橙色down、黄色up)—>活泼up
  • 颜色分级:高光–to–蓝色 more 通透。
  • 曲线调色:整体–右上角提高(高光提高);蓝色–右高左低,S型。
  • 锐化:数量up (和蒙版<alt+左键>混合使用,控制锐化位置),白色是所影响的部分。

2、PS

ctrl+j 复制图层

  • 面部
    • 1、瑕疵修复工具修复瑕疵
    • 2、人物脸部磨皮
      • tips:使用观察层&曲线(S型,增加对比度),再选择原图进行脸部修复。
    • 3、减淡工具,涂抹人物高光部分(脸部&眼白&卧蚕等) <中间调 10%>
    • 4、加深工具,人物暗部 <阴影 10%>
    • 5、海绵工具 ,增加人物脸部腮红(双颊、鼻头、下颚) <加色 10%>
    • 6、调整:可选颜色—>黄色---->相对 down 黄色; 目标:向粉色变化<30-40>
    • 7、处理人物色彩不平衡—调整:色彩平衡:蒙版反向,选择需要调整的部分 then 调整。
    • 8、眼神光增加
      • 1、有部分眼神光,待优化
        • 椭圆选框工具----选中----变大(ctrl+t)—动态模糊----混合模式:高光—50不透明度
      • 2、无眼神光,增加+优化
        • add图层—椭圆选框工具—右键—羽化:2-----select眼白颜色,画笔填充-----混合模式:高光—透明度设置
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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