| inviato il 21 Aprile 2023 ore 15:51
“ con una nvidia discreta 40 secondi, con una nvidia RTX 20 secondi
il problema sono quando impiega più di 2 minuti a foto
dipende anche dalla grandezza della foto „
Per questo ho chiesto a juza di condividere un file raw 
“ @Walzer : E' molto probabile che sia come dici tu, cioè che un qualche dato vada inviato ad Adobe per aggiornare i risultati ottenuti dai vari utenti. „
Mi piace di più la mazurca.  |
| inviato il 21 Aprile 2023 ore 15:53
“ Mi piace di più la mazurca „
cmq il dataset non è fisso, si aggiornerà ogni volta e migliorerà il risultato. |
| inviato il 21 Aprile 2023 ore 15:55
io testato in ACR 15, con 6900k e 1660 a 5 minuti di elaborazione ho staccato.
DeepPrime 25 secondi completa l'elaborazione sulla medesima foto. |
| inviato il 21 Aprile 2023 ore 15:57
“ Tuttavia un IA non connessa non ha molto senso, se non appunto, quello di affascinare l'utenza con i soliti mezzi del marketing. Non avrebbe alcun modo di migliorarsi e di "imparare" se rinchiusa in un contesto locale. „
Sulla base della mia esperienza posso dire di non essere d'accordo. Alcune implementazioni di AI prevedono che la fase di apprendimento continui anche nella fase di utilizzo, ma in moltissimi casi le tre fasi (apprendimento, testing, utilizzo) sono distinte. Anzi, in alcuni ambiti di utilizzo, l'aumento della base dati per il training non porta alcun miglioramento ed è, quindi, totalmente inutile. |
| inviato il 21 Aprile 2023 ore 15:57
“ Tuttavia un IA non connessa non ha molto senso „ Non è vero in senso assoluto, quelle online come già spiegato si appoggiano su interi datacenter e su capacità computazionali e reti enormi, per questo i risultati delle "risposte" saranno verosimilmente più precisi e "corretti", rispetto ad entità confinate in locale, solo questo è vero. Ma per task di questo genere hanno perfettamente senso degli impianti locali invece. Ma non devo insegnarti niente hai detto, per cui mi taccio. |
| inviato il 21 Aprile 2023 ore 15:59
Ho provato ieri questa nuova funzione di Adobe sul mio Mac air con M1 e funziona bene, ma secondo me DXO PL fa ancora leggermente meglio.
Anch'io ho notato i tempi lunghi per processare questa funzione e sono passato da 7 Min iniziali a circa 1 Min disabilitando la GPU nelle impostazioni di ACR. |
| inviato il 21 Aprile 2023 ore 16:01
“ Anch'io ho notato i tempi lunghi per processare questa funzione e sono passato da 7 Min iniziali a circa 1 Min disabilitando la GPU nelle impostazioni di ACR. „
ma quando gira il software il carico è sulla gpu o sulla cpu?
perchè mi sa che di bug ce ne sono in questo primo rilascio |
| inviato il 21 Aprile 2023 ore 16:05
@Mirko73 Probabilmente DenoiseAI di Lightroom non utilizza l'API metal di Apple, o non lo fa bene (e' quella che utilizza la GPU per inference).
Stasera proverò anche io con M1Max, vediamo che succede (sia Topaz che DxO spremono le GPU del mio Macbook per bene) |
| inviato il 21 Aprile 2023 ore 16:05
Io ho provato sia con GPU attiva e non e la solfa non cambia. E' cambiata quando ho eliminato l file Camera Raw GPU Config.txt nella cartella di installazione di lightroom ma comunque sempre troppo tempo ci mette.
la procedura è scritta qui
www.juzaphoto.com/topic2.php?l=it&t=4501557
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| inviato il 21 Aprile 2023 ore 16:12
“ “ Nell'articolo tecnico che ho postato prima citano esplicitamente le tecnologie che sfruttano, cioè i TensorCores NVIDIA e l'Apple Neural Engine.
Se si usano hardware che supportano queste tecnologie, l'elaborazione sarà molto più veloce. ?
eppure sul ryzen castrato fila tutto liscio e "veloce" non ho mai impiegato più di 1 minuto e mezzo „
Magari con i TensorCore avrebbe impiegato metà tempo 
Personalmente, per il mio modo di scattare, il denoise mi serve ben poco ma, in ogni caso, a me sembra che questo nuovo filtro dia buoni/ottimi risultati; considerando poi che è "gratis" per chi è abbonato al piano fotografia, me lo fa apprezzare ancora di più. |
| inviato il 21 Aprile 2023 ore 16:15
“ @Walzer : E' molto probabile che sia come dici tu, cioè che un qualche dato vada inviato ad Adobe per aggiornare i risultati ottenuti dai vari utenti. „
Però senza feedback degli utenti eventuali dati scambiati sono inutili. |
| inviato il 21 Aprile 2023 ore 16:29
Se qualcuno con Mac air con M1/M2 impiega pochi secondi per fare questo processo mi informi sulle impostazioni, grazie! |
| inviato il 21 Aprile 2023 ore 16:35
signori, sara' che io usando il VR ho dovuto farla grossa... ma...
su file da 40mpx della M10R..
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| inviato il 21 Aprile 2023 ore 16:48
Risultati analoghi a quelli di Karmal.
Ho usato l'immagine raw Sony che lui ha messo a disposizione in altro thread (quelli della mia Canon 6D sono ancora più piccoli e meno impegnativi...ci mette pochi secondi).
-LR: 25 secondi con GPU abilitata; 5 minuti con GPU disabilitata. GPU carica oltre il 90% e CPU scarica del tutto.
-DXO pureraw v.1.6 (può darsi che la 3 sia più veloce): circa 32 secondi. GPU che si carica fino a circa il 60%, e CPU impegnata fino al 20%.
-Topaz (3.7.2) con modello raw: 15 secondi. Il più veloce. Carica la scheda grafica meno degli altri due (max 35%) e di più la CPU (30%).
Si vede quindi come cambia il carico tra CPU e GPU a seconda di come sono programmati i prodotti.
Adobe spreme al massimo la GPU e fa bene, visto come evolvono le schede grafiche e che si possono scegliere/cambiare in base al budget e ai consumi di energia desiderati.
Se ci mette più di qualche decina di secondi, max 1 minuto, vuol dire che il sw non sta usando la GPU (problemi di configurazione) o che la GPU non è adatta (problemi di obsolescenza). |
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