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2020年の振り返り

今年はコロナ禍のせいか「年末」という感覚がイマイチ乏しいのですが、一応、年の最後ということでこの1年を振り返ってみましょう。


自分にとって今年最大のトピックは、冷却CMOSカメラ「ZWO ASI2600MC Pro」の導入でしょう。
hpn.hatenablog.com


これまではEOS KissX5の改造機で粘ってきたのですが、もう10年近く前の機種ですし、さすがに限界が見えてきていました。デジカメの画像処理エンジンの悪影響も気になっていたので、昨年末に思い切って発注。ところがちょうど折悪しく、新型コロナウイルスの流行が始まってZWOのオフィスや工場が閉鎖。なんだかんだでこちらの手元に届いたのは4月末になってしまいました。


その後、イメージングソフトを選定したり、撮影条件を検討したりしながら、M31やM42などのメジャーどころを撮影して感覚をつかむ1年でした。感想としては「デジカメの代替として気軽に使いやすいカメラ」というところで、画質を含めて満足度は高いです。


……と、言ってるそばからAPS-Cのモノクロカメラ、ASI2600MM Proの噂が。
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欲しいっ……欲しいけど、三色分解だと撮影に手間がかかる上、屈折だとピントの問題もあって案外面倒そう*1。多分、今のウチの環境だと、カラーカメラの方が稼働効率は良くなりそうです。おまけに、フィルターやフィルターホイールなどに出費がかさむと思うと……。



2つ目のトピックは、赤道儀化AZ-GTiの本格投入でしょうか。
hpn.hatenablog.com


「ありもの」をかき集めて構築したシステムですが、追尾精度も案外良さそうな結果が。


ASI2600MC Pro導入後は、余剰になったEOS KissX5改造機と同じく余剰のASI120MC、余剰のPC、中古の安レンズを組み合わせて、星野撮影機に仕立て上げました。
hpn.hatenablog.com


使ってみると想像以上にまともな性能で、200mmくらいまでのレンズなら十分に使い物になりそう。また、都心でも意外とちゃんとした星野写真が撮れることも分かって、楽しみが増えました。



さて、そんなこんなの1年でしたが、今年撮った天体写真は以下の通り。

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星雲に彗星に月に惑星に……と、相変わらず節操がないというかなんというか(^^;


案外数が少ない気もしますが、今年の東京は1月降水量歴代4位、4月降水量歴代1位、6月末~7月に19日間連続降水、7月日照時間歴代ワースト、9月は降水がなかったのが3日だけ……と、天気がメタメタだった上、そもそも一晩にほぼ1~2天体のペースで撮るスタイルなので、そこは仕方ありません。


ASI2600MC Proの扱いにもぼつぼつ慣れてきましたし、これからどんどん撮っていきたいと思います。




最後に、今年アクセスの多かった記事トップ10です。

  1. 【悲報】アトラス彗星(ほぼ)終了のお知らせ - 星のつぶやき
  2. 明るくなるか?ATLAS彗星(C/2019 Y4) - 星のつぶやき
  3. 【速報】アトラス彗星がピンチ!? - 星のつぶやき
  4. 光害カットフィルターのスペック一気比較 - 星のつぶやき
  5. アトラス彗星近況 - 星のつぶやき
  6. ノイズ除去ソフト一気比較 - 星のつぶやき
  7. PHD2マニュアル更新(v2.6.5対応) - 星のつぶやき
  8. 「恋する小惑星」を検証してみた - 星のつぶやき
  9. PoleMaster使用説明書 - 星のつぶやき
  10. SG-3500のバッテリー交換 - 星のつぶやき

アトラス彗星(C/2019 Y4)関係が見事に上位を占めました。ここには入っていませんが、今年の記事だけに限れば、都心から増光中の同彗星を捉えた記事も10位以内に入っています。しかしながら、彗星は接近中の4月頭に崩壊し、肉眼彗星はおろか、8等前後の平凡な彗星に終わってしまいました。すごく明るくなると期待されただけに、その落胆も非常に大きいものでした。そのあと現れたネオワイズ彗星(C/2020 F3)は実際に明るい彗星になりましたが、北海道以南では記録的な梅雨のためにほとんど見られず、本ブログでの関連記事のアクセスも「ほどほど」に留まりました。タイミングが悪かったとしか言いようがありません。


4位は、各社の様々なタイプの光害カットフィルターの特性を横並びで比較した記事。昨年の記事で、公開データから推測しただけのものですが、かなり需要があったようです。ナローバンド系のフィルターを含めて選択肢がずいぶん増えてきましたし、撮影対象によってうまくフィルターを選んでほしいものです。


6位はこれまた昨年の比較記事で、ノイズ除去ソフトを横並びで比べてみたもの。ソフトによる特性の違いがよく出たのではないかと思います。巷ではDeNoise AIの評価が高く、実際、ハマると猛烈に効果的ですが、一方で強めのノイズやいわゆる「縮緬ノイズ」には比較的弱い傾向があるので、これも適材適所、うまく選ぶ必要があるでしょう。


7位にはPHD2の、9位にはPoleMasterのマニュアルに関する記事が入りました。昨今、各種翻訳機能、翻訳サービスの精度が上がって、英語のハードルはますます下がってきた感がありますが、案外と根強い需要があるのだなぁ、というのが正直な感想です。


8位は今年の冬アニメ「恋する小惑星」の検証記事。この記事から始まって、3月まで天文マニア目線でのガチ目な検証記事を連載していました。
hpn.hatenablog.com

毛色の違うアニメ関連記事だけに、普段とは全く異なる客層にアプローチできたのではないかと思っています*2。このアニメ、天文普及にも一役買ったのではないかと思いますが、コロナ禍の影響で各種関連リアルイベントが軒並み中止になってしまったのは残念な所でした。


10位は、ユーザーも多いと思われるポータブルバッテリーSG-3500LEDの内部バッテリー交換記事。使用開始後、大体数年でへたってくるので、交換してみようという人も多いのでしょうね。

*1:モノクロカメラでは、フィルターを交換しながら各色ごとに撮影していきますが、R, G, Bの各色が揃わないと絵にならないので、隙間時間でちゃっちゃと撮るというわけにはなかなか行きません。少しでも歩留まりを上げるためにR→G→B→R→G→B→……と撮影しようとすると、屈折の場合、各色のピント位置が違うのでフィルター交換のたびにピント合わせが必要になります。

*2:実際、この時期に読者層が一気に若返りました(笑)

ステライメージ9.0a1 公開

年末だし、今年の振り返りでもやろうかと思っていた矢先、アストロアーツから「先行配信」として、ステライメージ9.0a1のアップデータが急遽公開されました。年末ぎりぎりまでお疲れ様です。
www.astroarts.co.jp


リリースノートを見ると、

  • 「加算平均(σクリッピング)」「中央値」コンポジットの高速化と安定性向上
  • ファイルから追加した画像の位置合わせで、メモリ使用量を削減
  • スライダ等の表示遅延の修正
  • TIFF画像の読み込み不具合対応

あたりが主な修正内容。他にもいくつか重大な不具合が修正されています。


アップデートしてみると、たしかに不具合が解消されていて、ようやくまともに使えるようになったかなという感じです。と、ここで気になるのが「『加算平均(σクリッピング)』『中央値』コンポジットの高速化と安定性向上」という部分。先のレビューで確認した感じでは、「加算平均(σクリッピング)」はSI8と速度や挙動がほとんど同じで、おそらく手が入っていないのだろうと思われたのです。本当にここが変わったとすれば、非常に歓迎できることです。


そこで、先のテストと同条件……すなわち、「詳細編集モード」で32枚のFITSファイル(5184×3456ピクセル)を読み込んだのち、「自動位置合わせ」、「コンポジット」(加算平均&バイキュービック、加算平均(σクリッピング)&バイキュービック)のそれぞれについて計測してみました。すると……


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……は?


いやはや、これは驚きました。「加算平均(σクリッピング)」が、なんと10倍以上も速くなっています。


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CPU使用率を比べてみても、SI8とSI9(9.0a)が同じような挙動を示しているのに対し、9.0a1だけは全スレッドがフル稼働しています。おそらく、SI9でそもそも意図していた挙動はこちらなのでしょう。この速度でσクリッピングが使えるなら、ディザリングの価値もグッと上がります*1


……というわけで、前回レビューで上げた不満点のいくつかはきれいに解消しています。おそらく年明けには正式版(9.0b?)が出るのでしょうけど、現時点でもアップデートしておいた方が良いように思います。

*1:ただし、CR2ファイルを逐次読み込みながらの「加算平均(σクリッピング)」が非常に遅いのはそのままです。100ラインずつ読み込んで展開しては比較する、というやり方を取っている限り、劇的な速度アップは難しそうな気がします。

ステライメージ9 簡易レビュー(機能編)

【追記 2020/12/28】
本記事の内容のいくつかは、9.0a1で改善、解消が見られました。詳しくは以下の記事もご覧ください。
hpn.hatenablog.com




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さて、それでは前回の「外観編」に引き続き、今回は「ステライメージ9」(SI9)の機能面にフォーカスしてレビューしていこうと思います。


前回記事はこちらから。
hpn.hatenablog.com



セルフフラット補正


まずはSI9の新機能の1つ、「セルフフラット補正」についてです。


セルフフラット補正は、処理中の画像自身からフラットフレームを作成し補正を行う機能です。このような手法は以前からあって、主なテクニックとしては

  • 天体の写っているライトフレームから星や星雲を消去し、フラットフレームとして利用する(FlatAide、同Pro、Photoshopでの処理等)
  • 背景部分の輝度分布を元に多次元関数による近似を行い、フラットフレームとする(PixInsight、IRIS、YIMG等)

などがよく知られています。SI9の「セルフフラット補正」は前者の流れをくむものです。


実はこの機能、中身は「スターシャープ」フィルターを応用したもので、テクニックとしては以前から知られていたものです。具体的な手順は以下のページに詳しいです。
www.astroarts.co.jp


ただ、この方法は「スターシャープ」フィルターのパラメータ設定などが面倒で、必ずしも実用的とは言い難い面がありました。これを、設定を簡単にした上で単独機能として搭載したのがSI9の「セルフフラット補正」というわけです。


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その具体的な効果ですが、例として以前撮影したM27の画像に適用してみます*1。この画像では周辺減光がかなりしっかり出ている上、センサー上のゴミも写り込んでいます。これに対してセルフフラット補正を実行します。


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操作パネルはこんな感じ。操作できるパラメータは「最大値」と「半径」だけです。


「最大値」は背景中で最も明るい部分の輝度を指定するもので、通常は中央の星雲と背景との境界部分の明るさに相当します。セルフフラット補正で生成されるフラットフレームは、この「最大値」を超える輝度を持つ領域については真っ白になります。フラット補正は、星雲等の写っているライトフレームをフラットフレームで割る(除算する)ことで明るさを均す操作ですが、フラットフレームが真っ白な部分については除算の効果が及びません*2。こうすることで、星雲の部分を保護しつつ、他の領域については周辺減光やカブリを補正できるというわけです。


一方、「半径」の方はフラットフレームを作成する際の星像の消え具合に関係するパラメータです。多分ですが、「スターシャープ」フィルターにおける「半径」と同じ意味合いで、この数字が大きくなるほどザックリと星像が削られる形になるのではないかと思います。大きすぎると副作用も大きいはずで、基本的にはデフォルトの数字で良さそうです。


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「最大値」の数字は、「セルフフラット補正」を起動した時点で勝手にそれっぽい数字が入っていますが、たいていは不適当な値になっています。そこで、「ピクセル情報」ツールで星雲と背景の境界付近の領域を右クリックし、「レベル最大値にする」をクリックします。こうすると「最大値」の項に境界領域の輝度の数値が入ります。


この状態でOKを押すと……


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一発でかなりきれいに背景がフラットになりました。ただ、画像左上にゴミの跡がまだ比較的しっかり残っています。そこで「半径」を最小値の0にしてかけ直してみると……


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かなり良くなりましたが、完全に消えるまでには至りません。とはいえ、簡単な操作にもかかわらず、かなりのレベルで画像がフラットになるので、便利に使える場面は少なくないと思います。



……と、一見非常に便利で強力な「セルフフラット補正」ですが、もちろん弱点も存在します。



1つ目は、これは他のセルフフラット系手法にも共通するのですが、画像全体に天体が広がっているような写真には向かないという点です。セルフフラットはオリジナル画像から星と星雲を消去してフラット画像として用いますが、星雲や分子雲が画像全体に広がっていると、これを消去するのはほぼ不可能です。また、「最大値」以上の輝度の領域をフラットフレーム上で真っ白に飛ばすということは、星雲が広がっている場合、その星雲上のカブリなどが除去できないということで、その意味でも大きく広がった天体に適用するには難があります。基本的には、惑星状星雲や系外銀河など、画像中で星雲が占める面積が少ない写真向きの手法と言えます。



2つ目は、カブリが酷すぎる画像には使えないという点。例えば以下の画像をご覧ください。


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この画像では周辺減光に加え、ミラーボックスによる乱反射や光害により、長辺に沿ってやや明るい領域ができてしまっています。こうしたものに対し、上に書いたような手順に従ってセルフフラット補正を行うと……


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一見きれいになったように見えますが、ちょっと強調してやるとご覧の通り。


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長辺に沿って明るい領域が残っているのが分かります。これは、元画像においてこの領域が、中央の系外銀河周辺より明るかったため。つまり、設定した「最大値」よりこの領域が明るいため、フラットフレーム上では真っ白になり、結果として補正が働かなかったのです。


では、逆にこの明るいところを「最大値」にしてやればいいかというと、その場合は背景こそきれいになるものの、今度はメインの系外銀河にもセルフフラット補正の効果がかかってしまいます。淡い領域が消えるなど副作用も大きく本末転倒です。


このような場合は、レタッチソフト等で別途補正するか、トリミングでごまかすか、セルフフラット補正自体を諦めるかくらいしか選択肢がありません。



3つ目は、ゴミの影の除去には比較的弱そうな点。上の作例でも見られましたが、ゴミの影は輝度が大きく落ち込むため、必要な補正量が大きくなり、ちょっとした誤差が大きな影響を与えてしまうようです。こればかりは仕方がありません。カメラをしっかり掃除してそもそもゴミが写り込まないようにするか、事後的にレタッチするくらいしか手がなさそうです。


また、弱点とまでは言い切れませんが、この手順で作成されたフラットフレームを確認できないのも、人によっては気分悪く感じるかもしれません。


コンポジット


SI9では、コンポジット機能も速度の面で大きく強化されました。また、自動位置合わせの精度も向上しているとのこと。速度については次の段で検証するとして、精度について実際のところはどうでしょうか?


ステライメージの「自動位置合わせ」は、画角の狭い画像で位置合わせが失敗するケースがしばしばありました。これはおそらく

  • 写っている星の数が少ない。
  • 星像が膨らんでいてアンカーとして有効に働かず、ノイズに引っ張られる。

あたりが原因ではないかと疑っていますが、ハッキリしたことは分かりません。


で、とりあえずSI8のレビューの際、位置合わせに失敗したデータセットを放り込んでみると……


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あ、ダメだ、これorz


残念ながら、ズレる画像はやはり盛大にズレてしまうようです*3。ちなみにSI8の結果も、以前のレビュー結果とはズレ方が違うので、継続的に色々と手が入ってはいたようです。。


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ただ、上のように改善した例もあるので、アルゴリズムというか判定パラメータに手が入っているのは間違いないようですが……。とはいえ、やはり100%信頼できるというわけにはいきません。このあたりが「自動処理モード」に手を伸ばしにくい一因にはなっています(とはいえ、後述するようにコンポジット速度が大幅に向上したので、失敗してもやり直ししやすくなったのは助かりますが)。



高速化


そして、SI9の最大の売りともいえるのが「高速化」です。


画像処理エンジンを根本から見直すとともに、処理の並列化を進めることでマルチコア環境を存分に生かせるようになっているとのこと。ではその実力を見てみましょう。


計測環境は以下の通りです。

  • CPU:Ryzen 7 2700X(8コア16スレッド、常時4GHzにオーバークロック
  • メモリ:32GB(DDR4-3200/PC4-25600, レイテンシ:15-15-15-35-2N)
  • ストレージ:Samsung 970 Pro 512GB

この環境下で測定を5回行い、その平均値を算出しています。なお、計時は手動で行っており、ある程度の誤差を含んでいるので、その点はご了承ください。



さて、まずはファイルの読み込みから。製品サイトの紹介によれば、圧倒的に高速になっているようですが……
www.astroarts.co.jp


SI8, SI9の「自動処理モード」でコンポジットパネルに128枚のCR2ファイル(5184×3456ピクセル)を読み込ませた結果がこちら。


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ほぼ公式の結果通りですね。読み込みは確かに圧倒的に早くなっています。CPU使用率を見てみると、SI8では読み込み時に1コアのみ跳ね上がっているのに対し、SI9ではほとんど動きがありません。おそらく、読み込み速度を上げるために展開処理をある程度省いているのではないかと思いますが、読み込み時に必ずしも必要ない処理なのであれば、体感速度を上げるために後回しにするのは十分理にかなっています。


では、展開が必ず必要になる「詳細編集モード」ではどうでしょうか?32枚のCR2ファイル(5184×3456ピクセル)を読み込ませてみると……


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必ず展開処理が必要になるためか、SI9の速度は大幅に落ち込みました。それでもSI8よりはまだ高速です。


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CPU使用率は、SI8ではほぼ全スレッドにタスクが割り振られている一方、SI9では2~4個ほどのスレッドに処理が集中しています。これを見ると、SI8でもマルチスレッド化に取り組んでいたものの、スケジューリングによるオーバーヘッド等により、かえって速度が低下した感じがします。SI9は、あえてスレッドへの割り振りを絞り、オーバーヘッドを抑制する方向で速度を上げたのでしょう。


とはいえ、Photoshop 2021のCameraRawでは同じ32枚のCR2を展開するのに、全コアをフル稼働させて43秒ほどしかかかっていません。まだまだ改良の余地はあるはずです。


また、これは以前から指摘していますが、CR2を読み込む際、相変わらず「Canon CR2を読み込み中…」、「Canon CR2を画像に変換中…」のダイアログがいちいち最前面にポップアップし、フォーカスを持って行ってしまいます。おかげで読み込んでいる間は他の作業が全くできません。このダイアログにはほとんど情報がありませんから、表示しないようにすればいいだけの話なのですが、昔からなぜ頑なに表示し続けるのか、本当に理解に苦しみます。



一方、FITSファイルの読み込みについてですが……


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「自動処理モード」で32枚のFITSファイル(5184×3456ピクセル)を読み込ませた場合、やはりSI9の圧勝でした。CPU使用率を見ると、SI8, SI9ともに全スレッドを使っているものの、SI9の方が全体的に使用率が高く、効率よくマルチスレッドを使い切っていることが分かります。


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ところが「詳細編集モード」に切り替えて同じファイルを読み込ませてみると、なんとSI9がSI8の後塵を拝する結果に。CPU使用率を見るとSI9の方が全コアを使えていますが、CR2の読み込みでSI8が陥ったのと同様、スケジューリングによるオーバーヘッドが発生しているのかもしれません。そのあおりもあるのか、SI9でFITSファイルをハンドリングすると、やや重いような感じもします。



次は「コンポジット」関連の一連の操作です。「詳細編集モード」で32枚のFITSファイル(5184×3456ピクセル)を読み込んだのち、「自動位置合わせ」、「コンポジット」(加算平均&バイキュービック、加算平均(σクリッピング)&バイキュービック)のそれぞれについて計測しました。


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結果はこれまたSI9の圧勝です。


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「自動位置合わせ」については、公式サイトにも説明がありますが、SI9でCPUの利用効率が大きく向上しています。SI8でも全スレッドを使ってはいますが、使用率の上下動が大きく、必ずしも効率的にスレッドを使い切れていませんでした。SI9ではここが改善され、常に高い使用率が維持されるようになりました。


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そして圧巻なのはコンポジット。SI8では2~4スレッドしか使用しておらず、使用率がおしなべて低かったのは確かですが、SI9は完全に別次元です。もはやスレッド数云々どころの差ではありません。アルゴリズムに根本的に手が入ったとみていいでしょう。


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一方、加算平均(σクリッピング)の方は大した差が付きませんでした。CPU使用率の推移を見てもSI8とSI9に大きな差は見られず、これについてはほぼ手つかずと見ていいでしょう。以前指摘した、CR2ファイルを読み込みながらのコンポジット(加算平均(σクリッピング))が非常に遅い問題もそのままです*4
hpn.hatenablog.com


かなり時間のかかる作業ですし、ダークフレームやフラットフレームの作成、撮影時にディザリングを行った場合などには有用なので、ここが短縮されるとありがたかったのですが、そう都合よくは行かないようです。

【追記 2020/12/28】
「加算平均(σクリッピング)」の速度については、9.0a1で大幅に改善しています。


とはいえ、全体として見るとかなりの高速化を果たしていることは確かで、かなり使用感は良くなりました。バージョンアップの価値は十分あるかと思います。



その他


高速化のメリットが享受できるだろうSI9ですが、難点もいくつか存在します。


まず……これはおそらくバグの類だろうと思うのですが、レベル調整のスライダーやトーンカーブ調整のアンカーポイントの動きが明らかに重すぎます。症状は以下の動画を見てもらえれば一目瞭然です。

www.youtube.com
www.youtube.com

処理している画像の方は、マウスの動きに追従して明るさが変わっているのですが、操作にスライダーやアンカーポイントがまったく追いついていません。作業できないことはないですが、かなり不快なので早く修正してほしいところです。

【追記 2020/12/28】
これらの点については、9.0a1で解消されました。


そして、こちらはソフトの機能自体の問題なのですが、フィルタ類をはじめとした各種機能がちょっと古くなってきたのじゃないかという気がします。例えばノイズ低減に関しては、SI9は相変わらず「ぼかし」を中心とした処理がメインになっていますが、現在はDeNoise AIのようにAIを活用したものや、NeatImageやNik CollectionのDefine 2などノイズパターンを検出して積極的に除去をかけるものなどが主流です。積極的なノイズ除去が天体写真にとって本当に好ましいことかどうかは議論の余地のあるところだとは思いますが、現実のトレンドはそういう方向に流れつつあるように思われます。


また、「周辺減光/カブリ補正」についても、相変わらず「周辺減光には放物面、カブリには平面」で補正をかけていますが、今のPCの性能を考えれば、もっと高次の曲面で高精度な補正が可能なはずです。「セルフフラット補正」は確かに優秀な機能ですが、それだけで救えない場面も多々あるので、こうした部分も改良してほしいところです。


GPUの活用が相変わらず進んでいないのも気になるところ。開発スタッフの人材等の問題もあるのだとは思いますが、画像が高画素化して作業がますます重くなっている現状を考えると、ぜひとも検討してみてほしいところです*5

*1:アストロアーツの作例と被ったのは偶然です(^^;

*2:フラットフレームの各ピクセルの輝度を0~1の数字で表すと、真っ白の部分は「1」に相当し、除算しても効果が現れないのが分かるかと思います。

*3:SI9で新たに加わった「スカイを減算」のオプションも試してみましたが、結果は変わりませんでした。

*4:メモリ搭載量が少なかったころの仕様を引きずっている形で、8GBオーバーのメモリ搭載量が普通になっている現在なら、もっと効率よく処理できるはずです。

*5:もっとも、CPUの回し方に手を入れただけでこれだけ速くなるので、CPUだけでもまだ改良の余地はありそうですが。