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        從計(jì)算攝影看移動(dòng)處理器AI芯片的應(yīng)用

        作者:ZongYu 時(shí)間:2022-06-30 來(lái)源:EEPW 收藏

        看移動(dòng)處理器芯片的應(yīng)用

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/202206/435745.htm

         

        在攝影圈,一直流行著一句話“底大一級(jí)壓死人”說(shuō)得就是感光元件(CCD、CMOS甚至是底片)的大小,基本上決定了相機(jī)成像質(zhì)量的高低。傳感器越大,接受光的能力越強(qiáng),在攝影這個(gè)用光的藝術(shù)中,光便是一切的基礎(chǔ)。同樣像素,如果傳感器越大,那么單個(gè)像素的面積也就越大。能夠接收的光線也就越多。光就是這個(gè)世界給你的信號(hào),接受越多,信號(hào)越強(qiáng),基于信號(hào)的畫(huà)質(zhì)當(dāng)然就越強(qiáng)。

        但是,在2022年的今天這句話似乎不在那么正確了。不知道你有多久沒(méi)有看到卡片相機(jī)了?如今的卡片機(jī)市場(chǎng)除了SONY的黑卡系列,相比于十幾年前的百花齊放,已經(jīng)沉寂了太多。是什么“殺死”了卡片機(jī)呢?相信答案對(duì)你來(lái)說(shuō),已經(jīng)十分明朗,那就是手機(jī)攝影,或者,你也可以叫它“”。

        相對(duì)于傳職攝影的相機(jī),如今的機(jī)身可以說(shuō)是寸土寸金,根本沒(méi)有多余的空間塞下一顆巨大的CMOS,更不用提大型CMOS昂貴的制造成本。如今的選擇另辟蹊徑,用手機(jī)中性能相對(duì)強(qiáng)大的SoC,利用機(jī)械學(xué)習(xí)開(kāi)辟了另一條攝影賽道,這便是

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        相機(jī)中的畫(huà)幅大小

         

        首先,需要明確的是,目前的手機(jī)計(jì)算攝影只能對(duì)傳統(tǒng)的卡片相機(jī)造成毀滅性的打擊。對(duì)于CMOS大于1英寸的單反,微單來(lái)說(shuō),計(jì)算攝影依舊還是蜉蝣撼樹(shù)。

        說(shuō)到協(xié)助的計(jì)算攝影的,就不得不提前些年在計(jì)算攝影中,走得最遠(yuǎn)的Google Pixel系列。

         

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        Google Pixel

         

        初代pixel發(fā)布于2016年,基礎(chǔ)驍龍821的AI引擎——向量擴(kuò)展內(nèi)核(Hexagon Vector eXtensions)(以下簡(jiǎn)稱HVX)加入了HDR+的效果,僅用一顆性能平庸的IMX378傳感器就問(wèn)鼎當(dāng)年DxO手機(jī)攝影評(píng)分的第一名。所謂的“HDR+”類似于傳統(tǒng)攝影的包圍曝光,分別以欠曝、過(guò)曝和正常曝光拍攝三張照片并合成,這樣就能得到一張高光和暗部細(xì)節(jié)都得以保存的高質(zhì)量照片。但是,傳統(tǒng)的包圍曝光有它的劣勢(shì),曝光時(shí)間不同會(huì)導(dǎo)致對(duì)齊困難,鬼影,重影等等問(wèn)題,在低光的時(shí)候表現(xiàn)也不好。而Google的工程師團(tuán)隊(duì)選擇了一條“稍微”不一樣的道路:硬件上依賴于驍龍821提供的HVX內(nèi)核,它能夠讓Pixel以零快門(mén)延遲高速持續(xù)的拍攝RAW無(wú)損格式照片,而這一過(guò)程從你開(kāi)啟相機(jī)的那一刻起就已經(jīng)開(kāi)始;當(dāng)你按下快門(mén)鍵的時(shí)候,實(shí)際得到的樣張來(lái)自于此刻所拍攝的照片與之前已拍攝照片的合成。而與傳統(tǒng)包圍曝光不同的是,pixel拍攝的三張照片全是欠曝的。而欠曝照片的色彩往往十分準(zhǔn)確,但暗部噪點(diǎn)較多,此時(shí)pixel會(huì)通過(guò)堆棧合成三張照片來(lái)降低暗部噪點(diǎn)并提升畫(huà)面亮度,最后輸出一張正常且高質(zhì)量的照片。

        Google Pixel在2016年的一騎絕塵,為手機(jī)攝影指引了一個(gè)新的方向,AI計(jì)算攝影的加入極大的提升了手機(jī)的拍攝畫(huà)質(zhì)。普通人用手機(jī)拍出“大片”已經(jīng)逐漸變?yōu)榭赡堋?/p>

         

        時(shí)間來(lái)到2018年,Apple發(fā)布了基于A12 Bionic芯片的iPhoneXs和iPhoneXs max。得益于A12強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎,Apple實(shí)現(xiàn)了Smart HDR和焦外成像的功能。前者可以通過(guò)AI場(chǎng)景識(shí)別,自動(dòng)拍攝多張照片,智能選取其中最好的幾張照片進(jìn)行合成,這應(yīng)該意味著最終的HDR能夠更好地避免明亮區(qū)域的割裂;而后者則是允許用戶在人像模式拍攝完成后隨時(shí)改變鏡頭光圈,通過(guò)計(jì)算模擬不同光圈所帶來(lái)的景深變化,用軟件來(lái)模擬傳統(tǒng)相機(jī)的光學(xué)效果。到了2020年,iPhone在計(jì)算攝影上更進(jìn)一步,帶來(lái)了一項(xiàng)革命性的計(jì)算攝影技術(shù)——Deep fusion(深度融合)



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        焦外成像功能



         

        當(dāng)你按下快門(mén)的一瞬間,iPhone會(huì)用高速快門(mén)連續(xù)捕捉4張照片,之后又會(huì)用標(biāo)準(zhǔn)的快門(mén)時(shí)間繼續(xù)記錄四張照片,與此同時(shí),還會(huì)記錄一張長(zhǎng)曝光照片。記錄完成后,A13的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎便會(huì)開(kāi)始工作,用AI自動(dòng)識(shí)別拍攝場(chǎng)景并且為之后的合成排列權(quán)重:譬如天空、墻壁和地板等紋理不多的素材分得較低權(quán)重,對(duì)皮膚、衣服、織品等則給予較高權(quán)重,高權(quán)重元素會(huì)從某一張?jiān)撛丶?xì)節(jié)最豐富的短時(shí)曝光照片中獲得細(xì)節(jié)、從合成長(zhǎng)時(shí)間照片里獲取色調(diào)、顏色和亮度并用最高精度的高畫(huà)質(zhì)算法進(jìn)行融合,而低權(quán)重的元素區(qū)域估計(jì)直接就拿合并長(zhǎng)時(shí)間圖片像素來(lái)做或使用低精度的快速算法進(jìn)行融合。用四張高速快門(mén)的影像來(lái)消除模糊虛影,四張標(biāo)準(zhǔn)照片和一張長(zhǎng)曝光照片來(lái)獲取更多的影像細(xì)節(jié)。從而用盡量少的運(yùn)算量,獲得一張質(zhì)量盡可能高的圖像。

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        Deep fusion所帶來(lái)的銳度增強(qiáng)

         

        通過(guò)上述表述,可以看出,就算是強(qiáng)如當(dāng)年的A13處理器,完成如此大量的運(yùn)算,也需要至少1秒的時(shí)間。Deep Fusion的加入,使得iPhone成像的銳度和色彩有了巨大的提升,也是得iPhone第一次擁有了在夜間拍攝出高質(zhì)量照片的能力。同時(shí)我們也意識(shí)到,通過(guò)軟件算法疊加人工智能的學(xué)習(xí)能力,未來(lái)的AI計(jì)算攝影將大有可為。

         

        國(guó)外廠商在AI計(jì)算攝影方向的攻城略地,而國(guó)內(nèi)的廠商也并沒(méi)有坐以待斃,榮耀于2021年推出了全新的多攝融合技術(shù)。融合的思路傳承了來(lái)自華為P9的彩色鏡頭加黑白的方案。由于黑白相機(jī)的cmos沒(méi)有色彩相機(jī)cmos上的濾波片,成像細(xì)節(jié)會(huì)更加優(yōu)秀,因此,用黑色鏡頭來(lái)還原紋理細(xì)節(jié),彩色鏡頭填充顏色,通過(guò)AI計(jì)算合成,就能生成一張色彩和細(xì)節(jié)俱佳的照片。相比起黑白融合,更加值得人關(guān)注的是榮耀所采用的超廣角融合和長(zhǎng)焦融合的算法。

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        榮耀的多攝融合

         

        眾所周知,手機(jī)上的鏡頭礙于物理尺寸的限制,基本上都是定焦鏡頭(例如,iPhone 13 Pro的三枚鏡頭就是13mm、26mm和77mm)中間的焦段,基本上就只能用數(shù)碼變焦的方式實(shí)現(xiàn),中間就會(huì)損失大量的畫(huà)質(zhì)。為了解決這個(gè)問(wèn)題,榮耀便提出了超廣角和長(zhǎng)焦融合的算法。當(dāng)用戶需要中間焦段時(shí),榮耀便同時(shí)調(diào)用超廣角和長(zhǎng)焦鏡頭同時(shí)成像,再通過(guò)AI機(jī)械學(xué)習(xí)融合拼接這兩張照片,從而得到一張畫(huà)質(zhì)遠(yuǎn)高于數(shù)碼變焦的照片,這樣就相當(dāng)于用軟件算法加上AI學(xué)習(xí),模擬除了連續(xù)光學(xué)變焦的效果,填補(bǔ)了手機(jī)中間焦段的空白。

         

        通過(guò)計(jì)算攝影的進(jìn)步背后,我們看到了AI技術(shù)的穩(wěn)步發(fā)展,從早期的GPU和CPU分擔(dān)AI運(yùn)算任務(wù),到現(xiàn)在各種各樣的獨(dú)力移動(dòng)端AI運(yùn)算加速芯片,AI芯片的算力逐年增強(qiáng),

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        2022年6月 AI benchmark排名

              這一切都為AI這個(gè)本就蘊(yùn)含這無(wú)限可能的技術(shù),賦予了更多的現(xiàn)實(shí)意義。AI這個(gè)詞,已經(jīng)逐漸從未來(lái)照進(jìn)了我們的現(xiàn)實(shí)。我們的,無(wú)論我們是否在使用,它們都在后臺(tái)默默學(xué)習(xí)我們每天的生活習(xí)慣,細(xì)微到電池的充放電管理,大到判斷用戶的身體健康,AI都在默默便利著我們的生活。在如今疫情防控常態(tài)化的今天,AI的自動(dòng)人臉識(shí)別,正在最大化的減少疫情帶給我們的不便。相信在不遠(yuǎn)的未來(lái),我們對(duì)于移動(dòng)端AI的感知,將不止停留在手機(jī)攝影中。智能手機(jī)的面部識(shí)別結(jié)合AI學(xué)習(xí),你的手機(jī)將會(huì)真正“認(rèn)識(shí)”你,各種各樣的智能語(yǔ)音助手通過(guò)海量的機(jī)械學(xué)習(xí),也許會(huì)越來(lái)越接近于真正的助手。隨著AI芯片的繼續(xù)發(fā)展,AI在未來(lái),也許無(wú)所不能,無(wú)處不在。




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