PS怎么給曝光不足的照片補(bǔ)光?

版權(quán)申明:本文原創(chuàng)作者“郎成成”,感謝“郎成成”的原創(chuàng)經(jīng)驗分享!
這篇教程介紹的是給我們拍攝逆光的照片,或者是拍攝時曝光不足的照片補(bǔ)光的方法。教程難度中等,但是對于曝光不足的照片修復(fù)效果確實炒雞有用的。推薦過來和飛特網(wǎng)的朋友們一起分享了,喜歡的就給我們好評吧!先來看看原圖和效果圖的對比:
大致的照片分析和補(bǔ)光步驟如下:
首先,將原圖拉到合適曝光后先觀察一下,可以發(fā)現(xiàn)以下幾個問題:
1)照片上方和右上角大量死白
2)色彩太單調(diào),照片整體發(fā)灰
3)人物對比太低沒有細(xì)節(jié)
于是我想,是不是可以把這張照片調(diào)整成日系雜志的寫真風(fēng)格,通過裁圖,改成一張?zhí)貙懻掌?,讓其成為一張安靜不失溫度,干凈耐看的照片。
有了整體的思路后,下面就開始調(diào)色了~
一、將RAW格式原片導(dǎo)入Lightroom中進(jìn)行基本修改
1)提升曝光度挽救原片人物的大量欠曝。
2)調(diào)整色溫恢復(fù)原有溫度,這里用的是自動白平衡?! ?/p>
3)降低高光減少畫面中書架和面部的過曝?! ?/strong>
4)提升陰影和黑色色階,讓人物面部和校服部分的細(xì)節(jié)體現(xiàn)出來?! ?/p>
5)稍微提升一下鮮艷度,讓校服的色彩還原一寫,整個畫面的溫度明艷一些。
二、色相、飽和度、明亮度(HSL)調(diào)整
這里主要是調(diào)整面部膚色和校服的顏色,主導(dǎo)面部的顏色是橙色。由于原圖面部發(fā)灰所以主要提升了橙色的飽和度,藍(lán)色紫色調(diào)整的是校服的顏色,還原并突出校服。不建議大家死記數(shù)據(jù),真正的顏色還是要靠自己的眼睛一點一點調(diào)整和對比,多多嘗試。
三、細(xì)節(jié)微調(diào)
接下來是分離色調(diào)的調(diào)整,高光加一些青色,陰影加一些紫色。適當(dāng)?shù)匿J化一下就可以導(dǎo)出了。但是!!這才只是一個半成品,光LR的調(diào)整還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,距離成片還有一半才能完成,接下來的任務(wù)就要交給PS了。
四、整體調(diào)整
進(jìn)入PS后,先復(fù)制圖層后,將面部處理一下。用修復(fù)畫筆基本祛痘遮瑕后,開始磨皮。磨皮不就不再贅述了,人像基本功嘛,網(wǎng)上基礎(chǔ)教程也很多。推薦新手用插件磨皮,比如近年來比較火的DR3,方便快捷,對于非印刷和不高分辨率的人像寫真來說綽綽有余了,只要記得做好蒙版把五官的細(xì)節(jié)保留出來即可。然后,就是進(jìn)入ACR中將整體的顏色再次定調(diào)?! ?/p>
1)提升曝光恢復(fù)面部以及校服細(xì)節(jié)
2)色溫提升一點讓整體畫面偏暖
3)色調(diào)向左調(diào)整讓整體畫面偏綠,讓畫面的感覺更加通透清新
4)降低高光和白色,提出高光的細(xì)節(jié)。
5)提升陰影,讓校服細(xì)節(jié)體現(xiàn)出來
6)降低黑色,提升對比度,這時候畫面會有些偏灰,暗部有細(xì)節(jié)了卻不夠扎實,降低黑色,讓畫面穩(wěn)下來。
五、色調(diào)微調(diào)
接下來進(jìn)入色調(diào)微調(diào),改動橙色的色相讓面部更有氣色,然后降低橙色飽和度提升明度,讓面部更加明亮白皙。改變影響校服顏色的藍(lán)色和紫色,讓校服顏色更加耐看。
這個時候,一張簡單清新的照片,調(diào)色基本已經(jīng)完成了。但是我還想他更風(fēng)格化一些,想做成老舊日系雜志風(fēng)的感覺,那么就還差一步調(diào)整。
六、提升色彩效果
接下來是重頭戲,進(jìn)入相機(jī)校準(zhǔn)界面,提升綠原色和藍(lán)原色的飽和度,會讓整個畫面更加明艷,降低綠原色和藍(lán)原色的色相,讓校服的顏色和整個畫面的顏色更加接近膠片。提升紅原色的色相,把皮膚的顏色往偏黃的方向調(diào)整,降低紅原色的飽和度,讓膚色和校服的對比以及整合畫面的顏色更加協(xié)調(diào)。然后在效果中加一些顆粒讓畫面提升一些膠片感,至此ACR調(diào)整已完成。
拉一條膠片的小S曲線,增加一點明暗和色彩的對比,讓畫面更加有質(zhì)感。在色彩平衡中,高光的青色+3、藍(lán)色+3讓高光偏藍(lán),使畫面更加通透。
把畫面往人物中心裁切一些,使人物特寫成為畫面絕對的視覺中心。
七、添加素材文字
最后加上一些日文素材,銳化一下完成出圖。怎么樣?有點雜志的感覺了吧哈哈。
↓再放一張簡單粗暴的修圖前后對比圖↓
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