正在阅读：AI拍照能否提升画质?实机测试竟然发现这些秘密AI拍照能否提升画质?实机测试竟然发现这些秘密

　　【PConline 杂谈】AI概念在手机上兴起已经一年有多，AI功能开始在手机系统的各方面崭露头角，翻译、资源调度、电话降噪……还有日常用得最多的拍照功能。AI拍照，如今已经是主流手机的标配。

　　那么“AI拍照”到底能否起到改善相片画质的作用，它的出现能否取代相机堆硬件的操作呢？不妨实机试一试。

什么是AI摄影？

　　AI摄影，即通过AI人工智能的深度学习功能，对手机相片进行更加智能具有针对性的优化，观感更佳。在这之前，AI算法需要通过海量的数据进行深度学习和训练，了解人们偏好的画面构成、色彩分布以及成像风格，从而运用在用户拍出的照片，使其呈现出“养眼”的效果。

　　在AI的帮助下，手机摄影可以实现以下功能：

1. 场景识别：通过AI识别当前画面场景，并根据场景内容，对照片内物体的色彩、细节进行优化。

2. 手持防抖：AI防抖功能可以看做电子防抖的升级版，通过深度学习和动作检测，稳定画面，实现手持视频防抖和手持夜间长曝光防抖效果。

3. 人像识别：通过AI人像识别，可以实现人像与背景分离，面部追踪等功能，或者是在单摄手机上实现景深拍照效果。

　　总而言之，通过AI摄影，手机拍照会变得更加好看，并且对相机硬件没有限制，无论是否双摄、双摄方案如何，都能通过AI对相片进行美化。

实拍对比1：场景识别

　　目前主流AI相机主打场景识别的功能，但很多用户认为，场景识别就是为相片直接套用一个滤镜，蓝的更蓝，绿的更绿——更重口味的颜色。事实真是如此吗？

　　我们准备了一台搭载AI拍照功能的手机，其AI摄影支持后期开启和关闭，因此在对比AI作用于拍照的提升有一定参考价值。

　　首先看到日光充足的风景照，在AI场景识别下，相机成功识别成绿植并进行优化，可以看到AI开启和关闭后，绿叶部分更加鲜明细致，阴影细节有所提升。

原图PS后，模拟色彩滤镜效果

　　为了解AI是不是只做了滤镜工作，我们用PS将未开启AI的照片自然饱和度拉高，曝光度提高，呈现饱和度很高，暗处细节也比较明显的模拟滤镜效果，作为与AI拍照的对比。

　　利用PS的划分模式，可以明显对比 AI前后、以及纯滤镜效果的区别。通过下图层（未开启AI）减去上图层（开启AI）颜色、明度。两图一致的部分显示为白色，颜色部分为上层纯度减去下层纯度。明度方面，上层越亮，被减区域显示越暗。

除白色部分，其余为AI优化过的细节

　　在划分模式下，可以看到AI相机的“聪明”之处。天空部分虽然白色区域较多，但略微可以看到有黄色的印记，显示加深了蓝天的蓝色饱和。优化最明显是楼宇和绿植部分，其中楼宇增加了亮度，提升了暗处细节，树叶部分则调整了色调，向“翠绿”的方向发展。

模拟滤镜作用于整幅画面

　　与之相对的是，人工PS的相片显示出全屏幕的偏暗，对应调高曝光度的操作，提高自然饱和度也使得画面整体显示出色彩，说明滤镜式做法对相片物体没有针对性。

　　从对比得知，AI相机的场景识别功能并不是套用颜色滤镜，而是自动识别需要优化的区域，并针对优化区域的颜色、亮度进行针对性的优化。

实拍对比2：低光环境

　　主流带有AI功能的手机，多数配备AI夜拍功能。相比前面对色彩的优化，AI夜拍的工作就不只是调高亮度对比度那么简单，通过AI识别在原有硬件基础上实现夜拍升级，看看是怎么做到的。

为更加直观，局部放大图亮度有调整

　　在极低光的室内环境，可以看到开启AI后画面亮度略有提高，同时暗处细节更加明显。为了对比更加直观，我们将局部放大的图片亮度均增加至3倍，右边AI优化后的细节和亮度完胜。

极暗区域得到提亮，同时也带来了噪点

　　使用划分对比，可以看到AI优化的暗处部分得到了明显的提亮，还原出本来藏在阴影当中的桌椅细节（图中深色部分）。同时对低光丢失的色彩有一定的补正（参考圆桌上的色卡），高光处基本没有变化。但由于拉高了画面的亮度，因此也带来了一定的杂色和噪点，实际观看由于是阴影部分，并不明显。

如今AI防抖效果已经可以轻松超越光学防抖

　　因此在夜间或低光拍照的环境下，AI对画面提升确实是有效且明显的。类似还有AI手持长曝光夜拍功能，夜拍表现可以胜过传统的光学防抖。

实拍对比3：标准图卡

　　从前面的对比来看，AI确实能让画面更加鲜艳、明亮，符合观者的口味。也就是说，AI是可以提高人眼中“主观画质”的，那么在标准图卡和软件的测试中，AI是否能让电脑也觉得画质不错呢？

　　我们采用D65标准光源，照射亮度约1500lux，通过ISO12233:2014测试图卡和专业图像软件进行画质评估。测试开启AI优化和无AI优化的同一张测试图卡相片。

　　MTF曲线对解析力有比较直观的表现，假设图一是直出画面的曲线，那么当画面越多锐化处理，就会看出MTF曲线的“驼峰”越高，MTF50数值也会逐渐高于MTF50P。而画面增加越多噪点，曲线也会变得越“崎岖”。

锐利度提高，解析度没有实质变化

　　从MTF曲线可以看到，AI开启后，MTF50数值有明显的提高，曲线驼峰部分增加，说明有一定的锐化现象。MTF50P数值由于对锐化并不敏感，因此提升不大，所以AI对实际成像解析度并不会带来本质性的提升。

AI开启后,色域变广

　　色彩方面，AI开启后色彩准度有所降低，符合前面AI会提高画面饱和度的判断。值得注意的是AI开启的照片色域达到sRGB 120%，而未开启状态下为sRGB 109%，意味着前者有更广阔的色彩空间。

　　在图卡测试中，AI没有场景物体来进行对照参考和专门优化，加上硬件本身的局限，因此其“客观画质”数据并不能带来像“主观画质”那样明显的提升。

结语

　　AI相机对画面的提升有目共睹，虽然它在某些情况下看上去有些“假”，但随着学习样本的增多和算法的进步，AI优化后的图片会越来看不出痕迹。

　　从这次对比可以确定的是，AI对画面的提升依旧是基于原图的基础，因此想要好的拍照，最后还是要硬件给力，AI的角色更像是锦上添花。在成本和设计有限的情况下，通过AI提升画面的主观体验，不失为一个相当值得赞赏的做法。试想在千元机中实现媲美旗舰的拍照，在无相机突出的纤薄机身带来媲美OIS光学防抖的效果...种种功能。AI相机未来的发展，相当值得期待。