另一个必不可少的 , 则是算法 。
10月12日旷视在其MegTech Lite漫谈AI技术分享会上 , 就提到了移动摄影的技术挑战 , 展示了旷视在AI多摄领域所做的大量技术创新和实践成果 。 简单来说 , 要让手机摄影达到媲美专业单反的效果 , 主要有三重挑战:
挑战之一 , 变焦 。
我们知道 , 专业摄影师拍摄不同题材要用到不同的焦段 , 比如大场景自然风光适合12到24毫米 , 人像就要85到135毫米 , 而一部手机想要应对这么多题材 , 就需要多个摄像头来支撑 。 随着手机后置摄像头的数量和类别不断增加 , 主摄、广角、超广角、长焦、微距等五花八门 , 不可能全部打开 。 而AI算法可以有效弥补手机的硬件局限性 , 协调更多镜头组 , 来实现近似单反的变焦效果 。
那么 , 怎么搭配组合才能让手机的变焦过程变得丝滑呢?越好的算法越能够消除不同摄像头接缝处的违和感 , 实现1+1大于2的成像效果 。 以旷视的平滑变焦算法为例 , 可以支持超广角+广角、广角+长焦等多种镜头组合 , 变焦过程平滑自然 , 不会出现黑区 。
挑战之二 , 虚化 。
专业单反的另一个厉害之处 , 就是有质感的虚化 , 人像或物体清晰而背景变虚 , 让画面更有故事感 。 但很多手机的虚化功能 , 成片看起来似乎总有点廉价 , 问题之一就出在算法上 。
因为手机不可能装下一个直径4厘米的大光圈 , 虚化效果靠的是两个镜头来制造视差 , 模拟出大光圈的效果 。 如果算法不够强 , 没能精准测距 , 对画面上非常细节的部分进行计算 , 自然很难还原出高质量的视差效果 。
据透露 , 旷视基于深度学习的双摄虚化算法 , 可以准确地计算出深度信息 , 实现非常精细的虚化效果 , 能够把消防栓孔的细节都恢复出来 。
挑战之三 , 融合 。
不同摄像头除了焦距不同 , 感光度也不同 , 如果能把不同能力的摄像头融合起来 , 就能获得双重效果 。 比如把一个对颜色感知能力强的摄像头和对结构感知能力强的摄像头融合起来 , 可以让画面变得既有颜色又有细节 。
但做好这一点并不容易 。 因为两个摄像头拍摄的画面场景里出现的物体可能并不一模一样 , 会形成一定的视野盲区 。 想要把两张图融合成一张 , 就需要靠算法进行计算处理 , 比如把缺失的图像部分用AI“脑补”出来、将重合的部分对齐等等 , 从而提升成像质量 。
可以说 , 利用AI算法能够有效弥补硬件局限 , 更好地调度镜头、理解意图、优化成像 , 达到近似单反的拍照效果 。 这时候 , 移动影像也就有了质感之美、多元之美、创作之美 。
光之传奇:技术与艺术的结合体
多摄像头的趋势下 , AI算法的重要性越来越不可忽视 , 角色有点像战场的指挥官 , 要在拍摄时让不同摄像头打好配合战 , 借助焦段、清晰度、感知度等等 , 实现1+1大于2的成像效果 。
而旷视这样的AI公司的参与 , 也给计算摄影的创新演进带来了新思路 。 比如 用AI重新定义光感知系统的理念 , 就是由旷视提出的 。 目前 , 旷视为多款主流安卓智能手机提供一系列计算摄影解决方案 。 从旷视对AI与光感知系统的思考中 , 或许我们可以窥见计算摄影的进化之路 。
简单来说 , 光感知协同进化 , 就是将原本相对独立的光学系统、传感系统、计算系统 , 统一纳入到算法考量思考中来 。 旷视利用深度神经网络 , 让光、感、知系统充分协作 , 释放出移动摄影的最大价值 , 带来指数级的成像效果提升 。
就拿最直观的画质来说 , 要提升成像画质 , 传统做法可能是各个系统分别优化 , 比如采用更好的镜头组件、更高性能的处理器 , 提升镜头传感器的像素等等 , 这种A+B+C的模式 , 可以提升成像质量 , 同时也会给储存、计算、功耗带来压力 。
而旷视的计算摄影解决方案则是用AI算法配合光感知系统 , 进行全流程协同升级 。 算法协同光感知系统共同发力 , 获得高品质画面的同时 , 也减少了对硬件系统的依赖 , 提升了数据处理能力和时效性 , 让画面输出更加稳定、快捷 , 实现了A x Bx C的指数性改变 。
可以肯定的是 , 未来的手机摄影 , 将在AI的加持下 , 变得更懂用户、更懂画面 , 从“所见即所得”到“所想即所得” 。 终有一天 , 手机拍摄的景物将和我们眼中所见、心中所想的美景一般无二 。
每一个平凡的角落 , 都值得我们去注视 , 这是人为什么需要手机摄影 。
从历史上的一次次突破 , 到今天AI重新定义光感知系统 , 可以看到 , 手机影像的技术追求和艺术追求 , 一直未曾停止 。 软硬件协同的AI多摄 , 作为数字生活的记录者 , 在每一个人手中与眼中 , 书写着智能时代的光之传奇 。
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