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手机厂商们得到了启发：既然硬件不可能获取媲美专业相机的照片 ， 那缺失的那部分能不能让 AI「猜」 ， 让算法「补」？
撰文 | biu
10 年前 ， Instagram 之所以能爆火 ， 原因之一是当时手机镜头太差 ， 而滤镜用美化掩盖前者的「无能」 。 10 年后 ， 今非昔比 。 手机上的镜头越来越多 ， 摄像模组越来越厚 ， 传感器甚至飙升至一亿像素……但近几年 ， 手机厂商没在「堆料」路上继续狂奔 。 随着手机空间和芯片工艺的限制 ， 像素和传感器尺寸的增速都在放缓 。
但仔细一想 ， 「摄像头军备竞赛」并没有停止 ， 厂商只是换了条赛道奔跑 。
自 2019 年起 ， 「计算摄影」的概念在手机上兴起 。 在手机这种力求便携的设备上 ， 镜头不可能做得太大 ， 厂商干脆换了方向：既然从根上无法突破光学的物理限制 ， 那就从「软」入手 ， 通过 AI 干预来改善摄影 。 简单来说 ， 就是原来硬件看不到的 ， AI 来告诉它都有什么 。 甚至 ， 计算摄影在某些方面已经超越了传统相机 ， 它不只是为了接近后者 。
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拍照不止于硬件
最具代表性的是三年前的 Google Pixel 3 ， 仅凭单摄就在变焦、夜景、虚化等功能上「吊打」友商 。
这都让用户开始意识到 ， 「堆料」不一定能满足拍摄需求 。 在一部不只单纯为拍摄服务 ， 且存储空间有限的手机上 ， 用户是想拍出一张达到 1 亿像素的照片吗？相比「足够大」 ， 他们更需要的是「足够好」——稳定 ， 均衡 ， 易用 ， 能够激发创作欲 。
手机不是传统镜头 ， 它的芯片处理能力是持续进化着的 。 这给了手机厂商们启发：既然硬件不可能获取媲美专业相机的照片 ， 那缺失的那部分能不能让 AI「猜」 ， 让算法「补」？
那么 ， AI 在哪些方面改变了传统的手机摄影？
先以「超分辨率」为例 ， 所谓的超分辨率 ， 就是从一个低分辨率照片 ， 变成了一个高分辨率照片 ， AI 靠「猜想」补充上了低分辨率照片没有的细节 。 AI 是怎么拥有这种能力的？简单来说 ， 先拿出一张高分照片 A ， 然后故意「丢失」一些细节得到低分照片 ， 继而把它等比放大一张高分照片 ， 接着进行一系列的特征提取得到一张有充分细节的高分照片 B ， 再将 B 和 A 比对 ， 如果二者接近 ， 则说明中间的参数调对了 ， 这样就把 AI 训练好了 。
手机能够进行大范围的变焦 ， 就归功于超分辨率 。 图片放大后 ， 噪声和抖动会非常大 ， 有了这个功能 ， 就能通过 AI 推理修正噪声和抖动 ， 让图片看起来更清楚 。
再说说夜景模式 ， 用户在夜晚拍照时 ， 往往光线不足 ， 噪声明显 。 这时如果想要进光量充足 ， 就需要长曝光 ， 但长曝光抖动造成的模糊就很明显 。 曝光时间如果不够 ， 画面就会很昏暗 ， 如果画面有高亮度的灯 ， 长曝光时灯就会过曝 ， 总之 ， 相机很难把明暗处都看得清楚 。
传统的解决方案是 ， 用户把设备先固定好 ， 拍一张长曝光 ， 另外再拍短曝光 ， 最后进行后期 ， 将相片手动合成为一张 ， 耗时费力 。 而现在手机上的 AI ， 可以先进行智能降噪 ， 然后自动拍摄数张长短曝光照片 ， 自动合成 ， 而且这一系列动作都在用户按下快门的短瞬之间就完成了 。 就这样 ， 用户最终得到了一张 HDR（高动态范围）的照片 。
AI 又是如何帮助照片呈现自然虚化的呢？双摄就相当于是人的两只眼睛 ， 每只眼看同一物体的角度不同 ， 会有视差 ， 这种差异能推断出物体之间的前后关系 。 如果物体离得较远 ， 这种方法就不奏效 ， 加上长期开启多个摄像头功耗增大 ， 业界开始引入 AI 。 厂商拿大量的图片素材投喂 AI ， 进行训练 ， AI 之后就能通过一张 2D 照片 ， 区分谁在前谁在后 。 通过这种方法 ， 还可以实现人像和背景的精准分割 ， 比如常见的「魔法换天」功能就是对其中的背景进行处理 。
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