手機AI拍照，讓你拍出比蘋果iPhone還好看的照片

拍照，已經是現在用戶選購手機的重要需求，當後置雙攝已然俯拾皆是的時候，如何才能夠凸顯手機拍照的差異化？AI智能或許是一條出路。試想一下，當你拿出手機進行拍照時，AI智能助手就會根據場景、光線的變化，自動適配最佳的拍攝方案，是不是很方便？隨著搭載AI晶元的高端旗艦手機的推出，多種多樣的AI加持方式將手機拍照帶入了一個全新的高度。

這其中，一些AI手機可以識別拍攝場景，一些AI手機可以進行更好的人像虛化，還有一些AI手機能夠讓你的自拍變得更美。本期，我們就找來了iPhone X 和4款具備AI拍攝功能的旗艦手機，看看AI拍攝的神奇之處。

測試機型

對手機拍攝而言，AI晶元的作用是錦上添花，而不是無中生有。所以在選擇機型上，我們以iPhone X作為參照標杆，並選擇了具備AI拍攝功能的拍照旗艦來參與體驗。這些旗艦本就具備了不遜於iPhone X的硬體基礎，在AI加持之後，會有怎樣的進化呢？為此，我們根據AI拍攝的多種用途進行了4個環節測試，為了公平起見，測試時均使用多機位腳架輔助，幾乎同時拍攝同一場景。

iPhone X

前置攝像頭：700萬像素、F2.2光圈、背照式CMOS

後置攝像頭：雙1200萬像素、F1.8+F2.4光圈、背照式CMOS

雖然iPhone X搭載了A11+M11協處理器，但僅僅從手機日常拍攝的角度來看，AI在其中的作用並不明顯。在iPhone X的拍攝界面中，並沒有像其他AI拍照手機那樣加入了智能場景識別功能、醒目的AI拍照按鈕，蘋果也沒有特彆強調AI晶元在美顏自拍、雙攝虛化中起到作用。即便如此，iPhone X依然在DxOMark的測試中獲得了101分靜態照片拍攝分數，可見其硬體性能和軟體調教都十分出眾，作為參照標杆綽綽有餘。

小米8

前置攝像頭：2000萬像素、F2.0光圈、三星S5K3T1

後置攝像頭：雙1200萬像素、F1.8+F2.4光圈、IMX363+三星S5K3M3

小米8的相機硬體延續自小米MIX 2S，主攝為索尼IMX363，具備F1.8 光圈、4軸光學防抖功能，副攝則是三星S5K3M3，用以實現人像虛化和變焦。在此基礎上，小米8進行了進一步的演算法優化，在 DxOMark 的拍照評測中得到了更高的105分。由於加入了AI 拍照演算法，小米8可以識別25個場景、206個標籤，然後根據不同的場景智能優化成片效果。

在美顏自拍中，小米8新加入了3D微整形美顏功能，通過AI演算法對人臉的上千個特徵點進行建模，對鼻樑等面部特徵進行智能的重塑。從功能上看，小米的AI拍攝功能涵蓋了前後攝像頭的常用場景，可以說非常全面。

OPPO Find X

前置攝像頭：2500萬像素、F2.0光圈、IMX576

後置攝像頭：2000萬+1600萬像素、F2.0+F2.0光圈、IMX519+IMX376K

作為Find系列四年後的回歸之作，OPPO Find X的拍照性能同樣十分強悍。在獨特的雙軌潛望結構中，OPPO Find X搭載了前置2500萬像素（3D結構光）攝像頭和後置1600萬+2000萬雙攝。其中，1600萬像素主攝採用了索尼IMX519感測器，支持OIS光學防抖和RAW HDR功能，在夜間拍攝和逆光拍攝時有出色表現。

OPPO Find X還具備AI人像模式，可實現背景虛化和AI智慧美顏。全新加入的智能場景識別功能，擁有21種獨立場景和800多個場景組合，可以使用戶獲得最好的拍攝效果。

華為Mate RS保時捷設計

前置攝像頭：2400萬像素、F2.0光圈、IMX576

後置攝像頭：彩色4000萬像素+黑白2000萬像素+長焦800萬像素、F1.8+F1.6+F2.4光圈、IMX600+IMX318+ OV13A40

在硬體配置上，華為Mate RS和P20 Pro一樣，都採用了目前少見的後置三攝系統。主攝採用索尼獨家定製的IMX600模組，感光元件面積達到1/1.7英寸，總像素為4000萬。兩個副攝像頭中，一個為長焦鏡頭，可以實現最大3X光學變焦；另一個為黑白鏡頭，可以提高圖像的銳度，加大進光量。

在內置的AI攝影大師功能的支持下，華為Mate RS可以識別19種類別、超過500個場景，並集合了OIS和EIS的優點組成AIS防抖系統，通過人工智慧演算法+硬體實現圖像防抖，實現最高支持長達6秒曝光的超級夜景功能。

vivo NEX

前置攝像頭：800萬像素、F2.0光圈、未知型號CMOS

後置攝像頭：2×1200萬+500萬像素、F1.8+F2.4光圈、主攝IMX363

自vivo NEX發布後，很多人都聚焦在「全面屏」和「升降式攝像頭」的設計上，實際上它在拍照方面的提升也很明顯。後置1200萬像素+500萬像素雙攝，主攝像頭採用了索尼IMX363感測器，擁有1.4μm超大像素和F1.8大光圈，同時還加入了雙核對焦、4軸OIS光學防抖功能，配置十分豪華。AI軟體方面，vivo NEX可以識別夜景、運動、建築、逆光等140個拍照場景，並針對人像美顏和虛化進行智能優化。

智能場景識別

可以看出，在許多旗艦手機的發布會和宣傳中，智能場景識別幾乎已經是AI拍攝的共同點。過去，智能手機往往只劃分了專業模式、自動模式和各種針對性的場景模式，但對於普通用戶而言，專業模式下的ISO、快門速度等參數太過深奧，而自動模式表現平平，無法覆蓋全部場景，滿足拍攝需求。智能場景識別功能的出現，免去了用戶在自動模式和各場景模式之間的切換煩惱，提升了拍攝效率，幾乎可以做到隨手拍出好照片的效果。而同樣是智能場景識別，各品牌機型之間會不會有差異呢？

vivo NEX

vivo NEX識別為逆光HDR模式

vivo NEX 識別為美食模式

vivo NEX識別為逆光HDR模式

vivo NEX識別為夜景模式

OPPO Find X

OPPO Find X識別為風景模式

OPPO Fine X識別為美食模式

OPPO Fine X識別為HDR模式

OPPO Fine X識別為夜景模式

華為Mate RS

華為Mate RS識別為綠葉模式

華為Mate RS識別為美食模式

華為Mate RS識別為藍天模式

華為Mate RS識別為夜景模式

小米8

小米8識別為綠葉模式

小米8識別為美食模式

小米8識別為晴天模式

小米8識別為夜景模式

實際測試中，我們選擇了綠植、食物、藍天和夜景等常見場景進行了測試。從測試結果來看，各品牌AI拍照手機對於食物和夜景場景的識別並沒有差異，食物場景中主體明確突出，夜景場景中光線變化明顯，顯然以AI處理器的「智商」，都不會出現誤識別。

而在主體不夠明確的綠植場景中，OPPO Find X將其識別為風景模式，vivo NEX檢測到大光比開啟了HDR功能，而華為Mate RS和小米8注意到前景切換到綠葉模式，讓植物變得更加蔥翠。當然，如果是主體十分突出的綠植場景，比如一株背景乾淨的盆栽，4款AI拍照手機均能準確識別並切換到植物或綠葉場景去。

而在逆光拍攝高樓之間的天空時，它們的表現也有所區別。OPPO Find X和vivo NEX檢測到光線對比明顯，高樓部分曝光不足，開啟了HDR模式，提升暗部（高樓）的亮度，避免亮部（藍天）過曝。而華為Mate RS和小米8則將其識別為藍天/晴天場景，微調了藍色天空部分的色彩飽和度，讓畫面更加生動、有層次感。這兩種方式並沒有孰優孰劣，僅是在選擇場景時進行了不同的優先順序考慮，OPPO和vivo的AI智能晶元覺得提升亮暗部的細節更為重要，而華為和小米更偏重畫面色彩。

另外，在智能識別場景的數量上，各品牌之間也有些許差距。小米8可識別25個大場景、206個細分場景；華為Mate RS可識別19個大場景、超過500個細分場景；vivo NEX可識別17個大場景、140個細分場景；OPPO Find X可識別21個大場景和800多個細分場景（以上數據出自官網或發布會宣傳）。

綜上來看，智能場景識別的準確性主要受到了兩方面的影響：拍攝畫面的確定性和場景資料庫的豐富程度。想要識別得更加準確，一方面要求用戶在拍攝時盡量突出拍攝主題和主體，注意整個畫面的重心，將雜亂多餘的景物排除在構圖之外；另一方面亟待手機AI晶元針對未納入的場景進行深度學習，建立更大容量的場景資料庫來實現。

AI夜景增強

實際上，夜景增強仍然屬於智能場景識別的範疇，之所以將這一場景單獨列出，完全是考慮到夜景拍攝的重要性。在我們的認知中，夜景拍攝一直是困擾手機攝影發展的一大難題，「小底」的先天性缺陷讓廠商需要投入更多的精力來解決。硬體上，廠商已經儘可能地增大CMOS面積、增大單位像素，並為長時間曝光配備了各種防抖技術。而AI夜景模式可以說是軟體層面上的再度優化，綜合了硬體實力、拍攝參數設定為用戶獲取最優解。

從實際拍攝體驗來看，AI夜景增強依然主要依靠的是相機的硬體性能。譬如，考慮到攝像頭的手持防抖性能，AI夜景增強不可能無限延長曝光時間，一般都會控制在1s以內，確保出片可用。支持EIS防抖的華為Mate RS，也僅在光線極暗時才會將曝光時間延長至6s並保持畫面穩定。

除此之外，單位時間進光量依然受硬體限制，AI夜景模式更多的是根據光線強度，在ISO和快門時間的聯動調節之間選擇適宜的方案。除此之外，華為Mate RS在開啟超級夜景模式後，還會根據光線強度連拍多張不同曝光時長的照片，再快速合成一張儘可能還原夜景所有細節的照片。

iPhone X夜景：IOS 80、1/4s、F1.8

OPPO Fine X夜景：IOS 736、1/33s、F2.0

vivo NEX夜景：IOS 476、1/50s、F1.8

華為Mate RS夜景：IOS 250、1/33s、F1.8

小米8夜景：IOS 223、1/33s、F1.8

在樣張中，OPPO Find X和vivo NEX的表現基本一致，畫面亮度較iPhone X更明亮一些，黃色方框處的建築隱約可見，但局部光源出現了過曝現象，紅色方框處的點光源有了輕微眩光，畫面左側的廣告牌局部過曝。而為了確保畫面足夠乾淨，小米8用了較低的IOS進行拍攝，畫面亮度和iPhone X相當，確保了亮部的細節。

藉助超級夜景模式，華為Mate RS拍攝的夜景畫面亮度充足，點光源不過曝，黃色方框處的建築物清晰可見，左側廣告牌處的內容也能輕易分辨。可以看得出，AI夜景模式對拍攝效果的提升主要還是依託於硬體的基礎，對一般智能旗艦而言，AI夜景僅是自動採用了適宜的參數設定進行拍攝，能夠在一定程度上提升畫面的進光量，儘可能降低暗光環境帶來的噪點問題。

而對華為Mate RS而言，大底CMOS增加了單位時間的進光量，EIS防抖系統確保了手持長曝光時的穩定性，麒麟970人工智慧處理器具有不錯的圖形處理能力，儘可能地縮短了多張照片合成處理的時長，在夜景拍攝方面有著天生的優勢。

AI雙攝虛化

雙攝虛化已經是一個大家耳熟能詳的熱詞，從iPhone 7 Plus開始逐漸在智能旗艦機型上出現，近年來得以在千元機上普及，前後歷經了2年的發展。但是，雙攝虛化是一項需要軟體+硬體共同實現的功能，在AI手機晶元出現之前，虛化演算法並沒有明顯的優化提升，即便是已經更新為最新固件的iPhone 7 Plus，在拍攝虛化照片時依然會出現較多的誤處理，將部分原本需要清晰呈現的主體當作背景進行了虛化，特別是在拍攝花朵、植物時，這種誤處理更加明顯。

AI的到來似乎為雙攝解了圍，人工智慧的深度學習能力能夠更為精準地識別用戶拍攝的主體和背景，從而讓雙攝從複雜的應用場景中脫穎而出，瞬間成為拍大片的小能手。

OPPO Find X雙攝虛化，人物主體清晰，但部分頭髮因美顏處理被塗抹，背景呈一定的階梯式虛化。

vivo NEX雙攝虛化，人物主體摳圖精準，背景虛化力度比較均勻，沒有呈明顯的階梯式。

華為Mate RS雙攝虛化，人物主體摳圖精準，背景有相對明顯的階梯式虛化。

小米8雙攝虛化，人物主體摳圖精準，背景有明顯的階梯式虛化，效果比較自然。

iPhone X雙攝虛化，人物主體摳圖略微存在失誤，左肩衣物和頭髮有局部被誤處理。

同樣是雙攝，普通雙攝和AI雙攝有何不同呢？從樣張中我們可以看出，具備AI雙攝的vivo NEX、OPPO Find X、小米8和華為Mate RS在進行雙攝虛化時更為精準一些，人體部分和衣服邊緣都與背景環境分離完整，照片層次分明,突出人像主體，而iPhone X仍會有部分人體或衣物被虛化處理。同時，AI雙攝通過焦外虛化產生的光斑邊緣感有了稍微的弱化，不會對主體產生較多干擾，並模擬光學虛化，有了由近及遠虛化程度進一步加深的大光圈效果。

值得注意的是，4款AI雙攝手機的虛化效果也有輕微的差異存在，OPPO Find X由於在進行人像虛化時會同時進行美顏處理，「磨皮」的時候偶爾也會對頭髮進行塗抹，以致於局部頭髮似乎和背景一樣被虛化了；vivo拍攝的人物頭髮和背景分離十分成功，但階梯式虛化痕迹較淡；華為Mate RS和小米8拍攝的人物頭髮和背景成功分離，且過渡自然，有了些許單反搭配大光圈鏡頭拍攝的味道。

AI自拍美顏

在這一部分，我們主要考察的就是AI手機的智能美顏效果。通過4款AI拍照手機與iPhone X的前置攝像頭自拍可以看出，AI智能美顏已經完全脫離了磨皮美顏的初級階段，放大觀察人物的眉毛部分依然保留了足夠的清晰度，不會像過去的美顏相機那樣糊成一片，特別是vivo NEX拍攝的樣張中，人物的臉上還保留有淡淡的鬍渣，徹底糾正了美顏即磨皮的誤區。

OPPO Fine X前置攝像頭美顏自拍，眉毛沒有被嚴重塗抹，膚色有明顯美白效果，選擇不同的3D美顏模式後會對臉型等進行細微調整。

vivo NEX前置攝像頭美顏自拍，眉毛沒有被嚴重塗抹，臉色和嘴唇紅潤，眼眶部位加深，立體感較強。

華為Mate RS前置攝像頭美顏自拍，眉毛沒有被嚴重塗抹，膚色自然。

小米8前置攝像頭美顏自拍，眉毛 沒有被嚴重塗抹，膚色同樣比較自然，眼眶部位略微加深，鼻子也有微微墊高，臉部看上去更加立體。

從面色來看，華為Mate RS和小米8呈現的是自然膚色，而OPPO Find X則呈現出白皙肌膚，vivo NEX呈現的是紅潤肌膚，這是不同廠商的一貫調色風格，沒有孰優孰劣之分。這其中，vivo NEX同時也對眼部和嘴唇進行了美顏處理，樣張中人物的眼眶部分得到了加深，嘴唇顯得更加紅潤，立體感極強，對於女性用戶而言，這樣的處理深得人心。

小米8的"微整形"AI美顏功能同樣如此，通過墊下巴、隆鼻、豐面頰等五官處理，進一步提升了自拍主體的立體感。同時，小米8前置攝像頭還帶有人像虛化功能，令主體更為突出。

值得一提的是，OPPO Find X還搭載了目前Android機型少有的FaceKey 3D結構光技術，這同樣也是AI技術在手機上的落地應用。它通過採集15000個人臉識別點，可以構建精確的人臉3D模型，和手機拍照美顏功能可以說是「天生一對」，OPPO Find X獨具的3D個性美顏也由此而來。

OPPO Find X的3D人像光效

vivo NEX的3D人像光效

iPhone X的3D人像光效

華為Mate RS的3D人像光效

小米8的3D人像光效

初次進入OPPO Find X的前置自拍界面時，系統就會提醒用戶開啟3D個性美顏功能，此時需要用戶根據提示操作，錄入臉部各側面數據，建立臉部3D模型。用戶可選擇自然、精緻、蘿莉、模特四種3D整形模式，綜合臉部的立體輪廓、鼻型、眼睛的深淺、下巴、顴骨等完成更加精細化的美顏效果。

結合傳統的人像美顏，許多手機廠商也逐漸開始為自拍加入了3D人像光效功能，在人臉上模擬各種光線效果。這其中，OPPO Find X預設了突出人物面部立體輪廓的特寫光，保留面部原色的局部光，模仿霓虹經典紅藍色彩的雙色光，提亮膚色、呈現精緻立體的輪廓光等。華為Mate RS則支持表現皮膚質感和色彩的柔光，由上向下45°方向投射到臉部的蝴蝶光，使臉部產生明暗對比效果的側光，將光線聚焦於臉部並將背景渲染成黑色的色彩劇場光以及摒棄了色彩的黑白經典光等。

小米8在使用後置攝像頭進行人像拍攝時，同樣支持包括自然光、影棚光、電影光、彩虹光等7種光效，而前置攝像頭自拍時則沒有這一功能。而vivo NEX看似相對少了一些選擇，僅包含了自然光、影棚光和立體光效三類，但其下還有多種二級細分類別，趣味性同樣很高。光從數量上來說，最早開發出5種人像光效的iPhone X顯然已經滯後了許多，讓眾多Android機型後來居上。

寫在最後

AI拍攝是通過AI晶元的深度學習能力，對手機攝影原有的功能進行強化。它整合了自動模式、專業模式和各種場景開發出更加「傻瓜式」的智能場景識別功能，令手機拍攝更加簡單；它在後置雙攝的硬體基礎上進一步優化演算法，實現了精準「摳圖」、自然虛化的效果（在單攝像頭上也能實現）；它在已有的美顏模式中照顧了大眾審美的需求，讓美顏變得更加自然、立體一些。

從整個體驗過程來看，這4款AI拍照手機在各環節都有不錯的表現。在智能場景識別中，OPPO Find X和華為Mate RS有豐富的場景資料庫，能夠滿足用戶多樣化的拍攝需求；在夜景拍攝中，華為Mate RS的超級夜景模式表現出眾，細節豐富、亮度適中的夜景讓人滿意；雙攝虛化時，vivo NEX、華為Mate RS和小米8的「摳圖」精準，虛化效果趨於自然；而在美顏自拍中則各有各的風格，小米8和vivo NEX給我們塑造了立體感更強的臉部，華為Mate RS偏重於微調的自然美，而OPPO Find X的美白效果也十分不錯。綜合而言，AI拍照旗艦都較普通手機有了更出色便捷的拍攝體驗。

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