什麼是AI攝影？
AI攝影，即透過AI人工智慧的深度學習功能，對手機相片進行更加智慧具有針對性的最佳化，觀感更佳。在這之前，AI演算法需要透過海量的資料進行深度學習和訓練，瞭解人們偏好的畫面構成、色彩分佈以及成像風格，從而運用在使用者拍出的照片，使其呈現出“養眼”的效果。
1. 場景識別：透過AI識別當前畫面場景，並根據場景內容，對照片內物體的色彩、細節進行最佳化。
2. 手持防抖：AI防抖功能可以看做電子防抖的升級版，透過深度學習和動作檢測，穩定畫面，實現手持影片防抖和手持夜間長曝光防抖效果。
3. 人像識別：透過AI人像識別，可以實現人像與背景分離，面部追蹤等功能，或者是在單攝手機上實現景深拍照效果。
總而言之，透過AI攝影，手機拍照會變得更加好看，並且對相機硬體沒有限制，無論是否雙攝、雙攝方案如何，都能透過AI對相片進行美化。
實拍對比1：場景識別
目前主流AI相機主打場景識別的功能，但很多使用者認為，場景識別就是為相片直接套用一個濾鏡，藍的更藍，綠的更綠——更重口味的顏色。事實真是如此嗎？
我們準備了一臺搭載AI拍照功能的手機，其AI攝影支援後期開啟和關閉，因此在對比AI作用於拍照的提升有一定參考價值。
首先看到日光充足的風景照，在AI場景識別下，相機成功識別成綠植並進行最佳化，可以看到AI開啟和關閉後，綠葉部分更加鮮明細緻，陰影細節有所提升。
原圖PS後，模擬色彩濾鏡效果
為了解AI是不是隻做了濾鏡工作，我們用PS將未開啟AI的照片自然飽和度拉高，曝光度提高，呈現飽和度很高，暗處細節也比較明顯的模擬濾鏡效果，作為與AI拍照的對比。
利用PS的劃分模式，可以明顯對比 AI前後、以及純濾鏡效果的區別。透過下圖層（未開啟AI）減去上圖層（開啟AI）顏色、明度。兩圖一致的部分顯示為白色，顏色部分為上層純度減去下層純度。明度方面，上層越亮，被減區域顯示越暗。
除白色部分，其餘為AI最佳化過的細節
在劃分模式下，可以看到AI相機的“聰明”之處。天空部分雖然白色區域較多，但略微可以看到有黃色的印記，顯示加深了藍天的藍色飽和。最佳化最明顯是樓宇和綠植部分，其中樓宇增加了亮度，提升了暗處細節，樹葉部分則調整了色調，向“翠綠”的方向發展。
模擬濾鏡作用於整幅畫面
與之相對的是，人工PS的相片顯示出全螢幕的偏暗，對應調高曝光度的操作，提高自然飽和度也使得畫面整體顯示出色彩，說明濾鏡式做法對相片物體沒有針對性。
從對比得知，AI相機的場景識別功能並不是套用顏色濾鏡，而是自動識別需要最佳化的區域，並針對最佳化區域的顏色、亮度進行針對性的最佳化。
實拍對比2：低光環境
主流帶有AI功能的手機，多數配備AI夜拍功能。相比前面對色彩的最佳化，AI夜拍的工作就不只是調高亮度對比度那麼簡單，透過AI識別在原有硬體基礎上實現夜拍升級，看看是怎麼做到的。
為更加直觀，區域性放大圖亮度有調整
在極低光的室內環境，可以看到開啟AI後畫面亮度略有提高，同時暗處細節更加明顯。為了對比更加直觀，我們將區域性放大的圖片亮度均增加至3倍，右邊AI最佳化後的細節和亮度完勝。
極暗區域得到提亮，同時也帶來了噪點
使用劃分對比，可以看到AI最佳化的暗處部分得到了明顯的提亮，還原出本來藏在陰影當中的桌椅細節（圖中深色部分）。同時對低光丟失的色彩有一定的補正（參考圓桌上的色卡），高光處基本沒有變化。但由於拉高了畫面的亮度，因此也帶來了一定的雜色和噪點，實際觀看由於是陰影部分，並不明顯。
如今AI防抖效果已經可以輕鬆超越光學防抖
因此在夜間或低光拍照的環境下，AI對畫面提升確實是有效且明顯的。類似還有AI手持長曝光夜拍功能，夜拍表現可以勝過傳統的光學防抖。
實拍對比3：標準圖卡
從前面的對比來看，AI確實能讓畫面更加鮮豔、明亮，符合觀者的口味。也就是說，AI是可以提高人眼中“主觀畫質”的，那麼在標準圖卡和軟體的測試中，AI是否能讓電腦也覺得畫質不錯呢？
我們採用D65標準光源，照射亮度約1500lux，透過ISO12233:2014測試圖卡和專業影象軟體進行畫質評估。測試開啟AI最佳化和無AI最佳化的同一張測試圖卡相片。
MTF曲線對解析力有比較直觀的表現，假設圖一是直出畫面的曲線，那麼當畫面越多銳化處理，就會看出MTF曲線的“駝峰”越高，MTF50數值也會逐漸高於MTF50P。而畫面增加越多噪點，曲線也會變得越“崎嶇”。
銳利度提高，解析度沒有實質變化
從MTF曲線可以看到，AI開啟後，MTF50數值有明顯的提高，曲線駝峰部分增加，說明有一定的銳化現象。MTF50P數值由於對銳化並不敏感，因此提升不大，所以AI對實際成像解析度並不會帶來本質性的提升。
AI開啟後,色域變廣
色彩方面，AI開啟後色彩準度有所降低，符合前面AI會提高畫面飽和度的判斷。值得注意的是AI開啟的照片色域達到sRGB 120%，而未開啟狀態下為sRGB 109%，意味著前者有更廣闊的色彩空間。
在圖卡測試中，AI沒有場景物體來進行對照參考和專門最佳化，加上硬體本身的侷限，因此其“客觀畫質”資料並不能帶來像“主觀畫質”那樣明顯的提升。
結語
AI相機對畫面的提升有目共睹，雖然它在某些情況下看上去有些“假”，但隨著學習樣本的增多和演算法的進步，AI最佳化後的圖片會越來看不出痕跡。
從這次對比可以確定的是，AI對畫面的提升依舊是基於原圖的基礎，因此想要好的拍照，最後還是要硬體給力，AI的角色更像是錦上添花。在成本和設計有限的情況下，透過AI提升畫面的主觀體驗，不失為一個相當值得讚賞的做法。試想在千元機中實現媲美旗艦的拍照，在無相機突出的纖薄機身帶來媲美OIS光學防抖的效果...種種功能。
什麼是AI攝影？
AI攝影，即透過AI人工智慧的深度學習功能，對手機相片進行更加智慧具有針對性的最佳化，觀感更佳。在這之前，AI演算法需要透過海量的資料進行深度學習和訓練，瞭解人們偏好的畫面構成、色彩分佈以及成像風格，從而運用在使用者拍出的照片，使其呈現出“養眼”的效果。
在AI的幫助下，手機攝影可以實現以下功能：1. 場景識別：透過AI識別當前畫面場景，並根據場景內容，對照片內物體的色彩、細節進行最佳化。
2. 手持防抖：AI防抖功能可以看做電子防抖的升級版，透過深度學習和動作檢測，穩定畫面，實現手持影片防抖和手持夜間長曝光防抖效果。
3. 人像識別：透過AI人像識別，可以實現人像與背景分離，面部追蹤等功能，或者是在單攝手機上實現景深拍照效果。
總而言之，透過AI攝影，手機拍照會變得更加好看，並且對相機硬體沒有限制，無論是否雙攝、雙攝方案如何，都能透過AI對相片進行美化。
實拍對比1：場景識別
目前主流AI相機主打場景識別的功能，但很多使用者認為，場景識別就是為相片直接套用一個濾鏡，藍的更藍，綠的更綠——更重口味的顏色。事實真是如此嗎？
我們準備了一臺搭載AI拍照功能的手機，其AI攝影支援後期開啟和關閉，因此在對比AI作用於拍照的提升有一定參考價值。
首先看到日光充足的風景照，在AI場景識別下，相機成功識別成綠植並進行最佳化，可以看到AI開啟和關閉後，綠葉部分更加鮮明細緻，陰影細節有所提升。
原圖PS後，模擬色彩濾鏡效果
為了解AI是不是隻做了濾鏡工作，我們用PS將未開啟AI的照片自然飽和度拉高，曝光度提高，呈現飽和度很高，暗處細節也比較明顯的模擬濾鏡效果，作為與AI拍照的對比。
利用PS的劃分模式，可以明顯對比 AI前後、以及純濾鏡效果的區別。透過下圖層（未開啟AI）減去上圖層（開啟AI）顏色、明度。兩圖一致的部分顯示為白色，顏色部分為上層純度減去下層純度。明度方面，上層越亮，被減區域顯示越暗。
除白色部分，其餘為AI最佳化過的細節
在劃分模式下，可以看到AI相機的“聰明”之處。天空部分雖然白色區域較多，但略微可以看到有黃色的印記，顯示加深了藍天的藍色飽和。最佳化最明顯是樓宇和綠植部分，其中樓宇增加了亮度，提升了暗處細節，樹葉部分則調整了色調，向“翠綠”的方向發展。
模擬濾鏡作用於整幅畫面
與之相對的是，人工PS的相片顯示出全螢幕的偏暗，對應調高曝光度的操作，提高自然飽和度也使得畫面整體顯示出色彩，說明濾鏡式做法對相片物體沒有針對性。
從對比得知，AI相機的場景識別功能並不是套用顏色濾鏡，而是自動識別需要最佳化的區域，並針對最佳化區域的顏色、亮度進行針對性的最佳化。
實拍對比2：低光環境
主流帶有AI功能的手機，多數配備AI夜拍功能。相比前面對色彩的最佳化，AI夜拍的工作就不只是調高亮度對比度那麼簡單，透過AI識別在原有硬體基礎上實現夜拍升級，看看是怎麼做到的。
為更加直觀，區域性放大圖亮度有調整
在極低光的室內環境，可以看到開啟AI後畫面亮度略有提高，同時暗處細節更加明顯。為了對比更加直觀，我們將區域性放大的圖片亮度均增加至3倍，右邊AI最佳化後的細節和亮度完勝。
極暗區域得到提亮，同時也帶來了噪點
使用劃分對比，可以看到AI最佳化的暗處部分得到了明顯的提亮，還原出本來藏在陰影當中的桌椅細節（圖中深色部分）。同時對低光丟失的色彩有一定的補正（參考圓桌上的色卡），高光處基本沒有變化。但由於拉高了畫面的亮度，因此也帶來了一定的雜色和噪點，實際觀看由於是陰影部分，並不明顯。
如今AI防抖效果已經可以輕鬆超越光學防抖
因此在夜間或低光拍照的環境下，AI對畫面提升確實是有效且明顯的。類似還有AI手持長曝光夜拍功能，夜拍表現可以勝過傳統的光學防抖。
實拍對比3：標準圖卡
從前面的對比來看，AI確實能讓畫面更加鮮豔、明亮，符合觀者的口味。也就是說，AI是可以提高人眼中“主觀畫質”的，那麼在標準圖卡和軟體的測試中，AI是否能讓電腦也覺得畫質不錯呢？
我們採用D65標準光源，照射亮度約1500lux，透過ISO12233:2014測試圖卡和專業影象軟體進行畫質評估。測試開啟AI最佳化和無AI最佳化的同一張測試圖卡相片。
MTF曲線對解析力有比較直觀的表現，假設圖一是直出畫面的曲線，那麼當畫面越多銳化處理，就會看出MTF曲線的“駝峰”越高，MTF50數值也會逐漸高於MTF50P。而畫面增加越多噪點，曲線也會變得越“崎嶇”。
銳利度提高，解析度沒有實質變化
從MTF曲線可以看到，AI開啟後，MTF50數值有明顯的提高，曲線駝峰部分增加，說明有一定的銳化現象。MTF50P數值由於對銳化並不敏感，因此提升不大，所以AI對實際成像解析度並不會帶來本質性的提升。
AI開啟後,色域變廣
色彩方面，AI開啟後色彩準度有所降低，符合前面AI會提高畫面飽和度的判斷。值得注意的是AI開啟的照片色域達到sRGB 120%，而未開啟狀態下為sRGB 109%，意味著前者有更廣闊的色彩空間。
在圖卡測試中，AI沒有場景物體來進行對照參考和專門最佳化，加上硬體本身的侷限，因此其“客觀畫質”資料並不能帶來像“主觀畫質”那樣明顯的提升。
結語
AI相機對畫面的提升有目共睹，雖然它在某些情況下看上去有些“假”，但隨著學習樣本的增多和演算法的進步，AI最佳化後的圖片會越來看不出痕跡。
從這次對比可以確定的是，AI對畫面的提升依舊是基於原圖的基礎，因此想要好的拍照，最後還是要硬體給力，AI的角色更像是錦上添花。在成本和設計有限的情況下，透過AI提升畫面的主觀體驗，不失為一個相當值得讚賞的做法。試想在千元機中實現媲美旗艦的拍照，在無相機突出的纖薄機身帶來媲美OIS光學防抖的效果...種種功能。