Adobe Premiere Pro CS3视频特效与颜色调整教程

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该资源是一份关于非线性影视编辑的教程，专注于Adobe Premiere Pro CS3软件的应用。教程涵盖了从颜色调整基础知识到专业色彩校正的多个方面，旨在帮助用户掌握如何通过特效增强和改善视频素材的质量，以及遵循电视信号安全标准。详细知识点： 1. **颜色调整概述**：Premiere Pro CS3 提供了丰富的视频特效来调整图像的颜色、亮度和饱和度。颜色调整主要包括三个方面：添加艺术效果、纠正视觉缺陷和确保信号安全。这些特效主要分布在【图像控制】、【调节】和【色彩校正】三大类别中。 2. **图像控制类特效**：包括【Gamma校正】、【色彩传递】、【色彩匹配】、【色彩平衡（RGB）】、【色彩替换】和【黑&白】。这些特效可实现基本的色彩调整，例如用【色彩传递】和【色彩平衡（RGB）】来改变素材的整体色调。 3. **调节类特效**：提供如【回旋核心】、【提取】、【照明效果】、【电平】、【自动对比度】、【自动电平】、【自动色彩】、【调色】、【阴影/高光】等效果，用于精细调节剪辑画面的色彩和亮度。【电平】特效特别用于调整图像的色彩层次，以改善视觉效果。 4. **专业色彩校正**：【色彩校正】类特效专为专业调色设计，包括【亮度曲线】、【RGB曲线】、【亮度&对比度】、【亮度校正】、【RGB色彩校正】、【快速色彩校正】、【三路色彩校正】、【色彩平衡（HLS）】、【色彩平衡】、【改变颜色】、【转换颜色】、【着色】、【颜色分离】、【色彩均化】、【通道混合】、【广播级色彩】和【视频限幅器】等。这些特效提供了更高级别的色彩控制，适用于复杂和高要求的调色工作。 5. **电视信号安全**：了解电视信号安全标准是非常重要的，因为这确保了在播出时视频不会超出显示范围，从而避免了图像被裁剪或显示异常。通过使用如【图像控制】和【调节】类特效，可以有效地控制图像的边缘，以符合安全标准。 6. **示波器的使用**：示波器是检查和调整视频信号质量的重要工具，可以帮助用户准确地看到图像的亮度和颜色分布，以便于精确调整。通过学习这份教程，用户不仅能学会如何在Adobe Premiere Pro CS3中进行基本的颜色调整，还能掌握专业级别的色彩校正技术，从而提升视频作品的艺术性和专业性。无论是为了创意效果还是修复素材缺陷，这份教程都将为影视编辑者提供宝贵的指导。

12.1 颜色调整概述



使用 Premiere 中的视频特效可以对图像的色彩、亮度、饱和度等

进行调整。用于颜色调整的视频特效，主要在视频特效中的【图像

控制】、【调节】、【色彩校正】 3 大类特效中。对于素材的颜色

调整大致可以分为以下 3 种情况：

–

添加特殊艺术效果

–

纠正视觉缺陷

–

保证信号安全

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Adobe Premiere Pro CS3视频特效与颜色调整教程

第8章非线性影视编辑教程__Adobe_Premiere_Pro_CS3.ppt

第9章非线性影视编辑教程__Adobe_Premiere_Pro_CS3.ppt

翻译这段代码： throttle_output = self._kp * speed_error + self._ki * self._integ_term \ + self._kd * (speed_error - self._current_linear_velocity) / self._dt

priority_beta = train_params.PRIORITY_BETA_START beta_increment = (train_params.PRIORITY_BETA_END - train_params.PRIORITY_BETA_START) / train_params.NUM_STEPS_TRAIN

def weights_init(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find('Linear') != -1: m.weight.data.normal_(0.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0) elif classname.find('BatchNorm') != -1: m.weight.data.normal_(1.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0)

代码解释： def __init__(self,inp,outp): super(ActorNet, self).__init__() self.in_to_y1=nn.Linear(inp,512) self.in_to_y1.weight.data.normal_(0,0.1) self.y1_to_y2=nn.Linear(512,256) self.y1_to_y2.weight.data.normal_(0,0.1) self.out=nn.Linear(256,outp) self.out.weight.data.normal_(0,0.1)

lin_reg.intercept_, lin_reg.coef_

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def weights_init(m): classname = m.class.name if classname.find('Linear') != -1: m.weight.data.normal_(0.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0) elif classname.find('BatchNorm') != -1: m.weight.data.normal_(1.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0)

代码解释： def init(self,inp,outp): super(ActorNet, self).init() self.in_to_y1=nn.Linear(inp,512) self.in_to_y1.weight.data.normal_(0,0.1) self.y1_to_y2=nn.Linear(512,256) self.y1_to_y2.weight.data.normal_(0,0.1) self.out=nn.Linear(256,outp) self.out.weight.data.normal_(0,0.1)