计算|告别「摄像头军备竞赛」，手机厂商换玩法了

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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。
【计算|告别「摄像头军备竞赛」，手机厂商换玩法了】01
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？

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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。

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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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