聊聊人工智能對手機攝影的影響
夏昆岡 于 2018.03.16 22:31:58 | 源自:www.soomal.com | 版權:原創 | 平均/總評分:06.88/55

人工智能發展一日千里,機器被賦予了學習的能力,在各方各面開始展現出看齊甚至是追趕人類的潛力。那么,人工智能在手機攝影上會發揮怎樣的影響。

手機攝像頭和傳統相機已經呈現出明顯不同的技術趨勢,傳統相機還是追求硬體配置的優越性,而手機攝像頭則體現出軟硬結合極為緊密的技術特點。傳統相機的操控需要有一定的使用經驗,而手機拍照的用戶可能彎彎曲曲是一只萌新菜鳥,用戶的差異,對裝置的智能化要求也明顯不一樣。

依托手機的更快的CPU、ISP、更強悍的軟體系統、更多的感應器以及網路支援,手機注定了會要比相機更為聰明,而且會越來越聰明,因為人工智能將再一次帶來全新的拍攝體驗。人工智能也變成了一個萬金油似的香餑餑,誰都想沾一點人工智能的光,以前的功能改頭換面就叫人工智能巴拉巴拉了。我們不這么認為,人工智能需要具備一定的自我學習和理解能力,只有聰明的手機攝像頭才是真正意義的人工智能加成。

場景識別更聰明

現有的相機、手機中,有部分機型支援場景識別,例如風景、室內、微距、文字等,識別后調用不同的拍攝策略,來實現更好的拍攝效果。但這些識別都很初級,只能識別大類,而無法做到非常精準的判斷。舉例風景,同樣是風景,有郁郁蔥蔥的WinXP草原類型,也有百花盛開的草地類型,草原上留影又該是什么場景呢?

現有的某些基于人工智能的算法,已經具備“讀圖”能力,它會將圖片進行解讀。例如上圖,可以解讀成

  • 蜜蜂在花朵旁邊飛翔
    蜜蜂在珍珠梅旁邊飛翔
    蜜蜂在白色的珍珠梅旁邊飛翔
    蜜蜂在正在開放的白色珍珠梅旁邊飛翔
    陽光下,蜜蜂在正在開放的白色珍珠梅旁邊飛翔
    陽光下的珍珠梅花叢,蜜蜂在正在開放的白色珍珠梅旁邊飛翔
    陽光下的珍珠梅花叢,蜜蜂在正在開放的白色珍珠梅右側飛翔,微距場景
    ……

越詳細越有助于調用拍攝策略,這對提升最終畫質是有極大幫助的。

對焦更聰明

現有的手機攝像頭和相機均能進行面部識別,并將焦點設定到人臉,這樣的對焦技術在拍攝人物時,會大大的提升效率。但這樣并不夠,因為識別算法不夠聰明,會經常在草叢啊樹林中識別出一張“人臉”,然后對焦測光什么都變了,反而讓對焦變得麻煩。光有人臉識別就夠嗎,遠遠不夠。

現在圖像識別的算法越來越多,主流作業系統上都有類似的技術出現,這種技術會識別圖像的內容并進行分類,例如貓、狗、建筑、人物、花花草草蟲蟲,而最新的人工智能,甚至已經可以進行更細致的識別,例如狗的品種、花的名稱、人物之間的關系,而這些技術,都將對“對焦”產生影響。

制造商=SONY;型號=D6503;焦距=5毫米;光圈=F2.0;測光模式=其他;感光度=ISO64;白平衡=自動;曝光補償=0.0EV;曝光時間=10/40000秒;場景類型=風景;日期=2014.07.12 14:13:01
制造商=HUAWEI;型號=ALP-AL00;焦距=4毫米;等效焦距=27毫米;光圈=F1.6;測光模式=模式;感光度=ISO50;白平衡=自動;對比度=標準;飽和度=標準;銳度=標準;曝光補償=0.0EV;曝光時間=163000/1000000000秒;曝光程式=程式模式;場景類型=標準;日期=2017.11.15 14:12:21

一旦這些算法集成到對焦算法當中,揣摩用戶的拍攝意圖會更加容易,知道用戶想拍什么,焦點會放在哪個位置會更合適。這才是真正意義上的“自動對焦”。

色彩更個性

制造商=NUBIA;型號=NUBIA Z7 MINI;焦距=4毫米;光圈=F2.0;感光度=ISO100;曝光時間=1/101秒;日期=2014.09.08 18:45:06
制造商=HUAWEI;型號=H60-L01;焦距=4毫米;等效焦距=28毫米;光圈=F2.0;測光模式=平均;感光度=ISO100;白平衡=手動;對比度=標準;飽和度=標準;銳度=標準;曝光補償=0.0EV;曝光時間=1/100秒;曝光程式=程式模式;場景類型=標準;日期=2014.09.08 18:47:44

不同人對不同的色彩風格喜好不一樣,有經驗的用戶會在特殊的場景使用手動白平衡來完成拍攝,例如在夕陽西下的時候,使用熒光燈白平衡設定來實現紫色的氛圍。也有不少人喜歡更加鮮艷的發色,有人喜歡偏冷的調調,眾口難調?在人工智能的支援下,眾口未必難調。可以通過學習用戶的操作,生成特點場景啟動的特殊調色,或者全局都影響的色彩色調。這些過程將不露聲色,慢慢形成迎合用戶喜好的色彩風格。

交互更聰明

人工智能對于交互設計產生有益的幫助,基于地理資訊、氣象資訊、大數據,可以實現更友善的交互。例如,你來到了頤和園,走到十七孔橋附近,這時軟體會根據天氣條件來提示推薦機位和構圖,你要如此這般,效果會更好。

而這些是目前主流拍照軟體最為欠缺的,如果能讓用戶在拍攝中獲得指導,用戶的興趣也會大大增加,對品牌的黏性也會獲得巨大改觀。

安全認證更聰明

刷臉作為一種生物驗證功能在手機上逐漸普及,但現有的方案中,大部分無法確保安全性,有的甚至用一張照片就能欺騙過關。即便手機中最先進的方案,例如具有3D探測能力的iPhone X上的Face ID認證,在你躺下后也可能不認識你,胖子尤其[躺下后,肉流向腦后,人臉3D特征改變,識別失敗]。而這些都需要更強大的人工智能不斷學習,觀察人臉的變化并建立起關聯,Face ID認證已經初步具備一些人工智能的處理,例如你失戀了,長了點小胡子,頭發亂糟糟的,和你做驗證登記時的小白臉形象有明顯差異,但Face ID并不會認錯人。

機內后期處理更聰明

現在的相機、手機攝像頭都會有機內處理流程,HDR、全景、多幀降噪、濾鏡、虛化等等,都是這個流程中的一個部分,這是手機成像品質差異的關鍵環節。而這個環節中,人工智能能涉入的部分就更多了。

現在流行雙攝像頭,而雙攝像頭最普遍的賣點就是“景深虛化模擬”。雙攝像頭視差可以大致描繪出被攝對象輪廓,以此來完成摳像并對背景進行處理。但雙攝像頭這個功能,遲早會被人工智能消滅掉,基于圖像學習的大數據,人工智能可以實現像人一樣的摳圖,將對象從復雜背景下剝離出來,而不需要雙攝的支援。這些技術應該很快就會到來,不會太久。而雙攝的主打功能,將轉向提供更多的焦距、色彩模式。

關于機內處理,人工智能能做的事情太多,這里只是拿“虛化”簡單說說,打開腦洞,三天三晚都說不完。

人工智能影響下的手機攝影

人工智能影響下的手機攝影將更為純粹,我們說的這些猜想,三年內可能就能實現得差不多了,用戶要做的事情只是構圖和按快門。那些繁瑣的技術細節和技巧統統不需要管。心算快不等于會成為數學家,熟知相機操控的不等于會成為攝影師。攝影的精髓是構圖和捕捉光影,而不是去擔心對沒對上焦,測光是不是溢出了,把時間節省出來,把時間讓給機會,這才是攝影的樂趣。。

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分享到微博,暫時不可用
123.153.160.***
123.153.160.***
發表于2018.06.01 22:03:25
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分析得很全面。再說說我的想法,背景虛化的效果現在也是手機和相機的差別之一,相比單純把主體從背景識別并摳出來虛化背景的做法,現在VIVO的雙攝單獨用一個攝像頭來探測景深其實更有前途。因為同樣是背景,也有距離鏡頭遠近不同而產生不同景深效果的。如果景深攝像頭提供的資訊足夠精細,配合AI算法應該能處理出足夠自然,足以媲美單眼大光圈的景深虛化效果的。
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發表于2018.03.26 09:59:08
25
151.106.004.***
151.106.004.***
發表于2018.03.23 10:02:52
24
117.090.118.***
117.090.118.***
發表于2018.03.20 00:03:11
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手機若能變焦到長焦,那就真心不敢想象相機咋活了(相機真正只能專業一條路可走啦......)
發表于2018.03.20 00:02:44
22
175.031.***.***
175.031.***.***
這要多胖啊啊啊啊啊啊啊啊啊,不去簡單真的會影響健康的吧
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發表于2018.03.19 22:57:54
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期待未來可以用上這種功能
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發表于2018.03.17 22:52:11
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大師,受我一拜,請收下我這個俗家弟子吧!文章最后一段是本文的精髓。“心算快不等于會成為數學家,熟知相機操控的不等于會成為攝影師。攝影的精髓是構圖和捕捉光影,而不是去擔心對沒對上焦,測光是不是溢出了,把時間節省出來,把時間讓給機會,這才是攝影的樂趣。”
發表于2018.03.17 20:08:20
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125.033.***.***
125.033.***.***
有段時間覺得手機拍照就夠了,現在覺得還是單眼有感覺
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發表于2018.03.17 17:04:16
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媽的剛才剪貼板亂套了,粘貼完沒看標題
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發表于2018.03.17 13:07:37
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不過手動擰頭和擰妹子奶頭差不多的樂趣還是可以有的
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發表于2018.03.17 13:06:00
15
171.106.***.***
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發表于2018.03.17 09:52:15
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好的手動頭,旋轉對焦圈和光圈環會給人帶來的快感,把手動頭和把妹的感覺也差不多少
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發表于2018.03.17 05:56:07
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前者能擁有的數據應該是后者的千百倍了
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發表于2018.03.17 05:44:27
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222.140.***.***
222.140.***.***
感覺ai用于的攝影還是對小白用戶幫助最大
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發表于2018.03.17 01:37:54
11
106.127.110.***
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發表于2018.03.17 01:29:15
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每天背著個微單加手動頭出去拍照,測光基本靠眼看,光圈靠手擰,對焦靠手轉,追焦靠腦補,拍RAW格式回來還要在電腦上轉片校色。一張照片從拍攝到成片需要費挺多功夫,離AI智能化差了好遠好遠。。。
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發表于2018.03.17 00:22:58
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有區別。原有自動模式是傳統本地圖形分析,每次都做重復工作。ai是使用以及學習好的庫,只用半精度運算,就可以達到上萬倍原有本地速度。大概十年前,picasa基于伺服器的場景分類,iPhoto基于本地的分類,幾萬張照片也得跑好幾個小時。而今天這些工作很快可以完成并不是arm比酷睿的浮點運算快了,相反。使用學習好的庫不需要高精度運算,手機上所謂ai核心,就是ai推理核心,是半精度運算。用小得多的硬體代價換來數萬倍的性能效果。


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發表于2018.03.16 23:54:35
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