01什么是好用的手机专业影像
产品：X80 Pro（8GB/256GB） vivo 手机在我老家的墙上，有两个大玻璃相框。里面装满了三代人的相片，既有祖父母年轻时的留影，也有父母辈亲属的结婚照，也有我小时候过生日的大合影。对于家中的老人来说，这不仅仅是对生活瞬间的记录，也寄托了他们的生活热情。
而在这些照片中，我们也能看到摄影这门技术是如何变得越来越简单的，祖父母辈的照片都需要去照相馆拍摄，到了父母辈，摄影师已经可以脱离固定场景；进入本世纪后，数码相机的出现又进一步省去了繁琐的冲洗流程，让照片所见即所得；在智能手机快速发展的现在，每个人手中都有着堪比当年卡片机的相机。
但随着智能手机市场的不断内卷，影像技术的发展方向似乎出现了变化。在各种影像技术的堆砌下，相机的界面变得越来越复杂，想拍出一张最佳效果的相片，往往需要进行复杂的调试，甚至还需要动用专业相机同款的RAW文件来进行处理。
的确，拥有更好的拍摄效果是消费者所希望的，但绝大多数人并没有摄影的专业知识，一味追求“堪比相机”的专业感，显然与摄影技术发展的大方向背道而驰。
而到现在，智能手机品牌已经逐渐意识到这个问题，各家厂商对影像的理解或许不同，但对于如何提升用户拍照体验来讲，并不会有太大差异，比如在移动影像有独特理解的vivo，就提出了专业创作者可以用它满足极限环境下的创作需求、普通人也可以通过简单操作收获令人动容的影像的理念。
简单来讲，vivo要为用户带来人性化的专业影像体验，那在这探索之道上，vivo又是如何做的呢？
01 专业影像，不用逼用户成为大师
在探讨技术之前，我们先来了解一下什么是“人性化的专业影像”。在vivo的表述中，这是一种适合所有人的影像能力。专业创作者可以用它满足极限环境下的创作需求，普通人也可以通过简单操作收获令人动容的影像。为了实现这一目标，vivo希望把各种复杂的影像技术和经验都放进手机，只需要简单地按下快门，就能创作出足够出色的作品。
为了实现这一目标，vivo将自己积累的影像算法能力融合成vivo影像技术矩阵。这一影像算法矩阵由光学感知系统、臻彩还原引擎、超清画质引擎、算力加速引擎、环境理解技术、超感人像系统、苍穹夜景系统七大部分组成，覆盖了从镜头到芯片的摄影全链路。
靠着这一算法矩阵，vivo还提出了一个稍显夸张的目标：比肩专业影像设备，比肩专业摄影团队，比肩专业后期能力。接下来，我们就顺着这个目标，看看vivo影像技术矩阵能做些什么。
比肩专业影像设备：光学素质和色彩风格双管齐下
对摄影有所了解的朋友大概都知道，专业影像设备的优秀之处主要在于两方面：光学素质和色彩风格。
对于光学素质，一方面vivo通过光学感知系统对包括光学模组和镀膜等在内的硬件进行优化。比如VCS仿生光谱技术，通过改善Sensor QE光谱，提升信噪比和色彩还原能力，让传感器接收的原始信息不断接近人眼，打造良好的成像基础。另一方面，光学超分算法则通过对镜头的缺陷建模分析，恢复因硬件模组限制而损失的信息。同时将Denoise、Demosaic、Deblur等模块，进行耦合训练，形成了系统性的AI画质方案——超清画质引擎。可以实现多帧画质重建，达到更好的画质和更广的动态范围。
而在色彩风格上，臻彩还原引擎包含了智能白平衡和智能白加黑减等一系列算法，有效提升白平衡准确性和大面积“白”“黑”场景的曝光准确性，将vivo的色彩表现和影调观感优化到极致。
考虑到这些算法都需要在按下快门的一瞬间完成计算，硬件加速显然必不可少。vivo为此打造了算力加速引擎这样一套软硬结合的加速方案，vivo基于自研芯片和平台SoC设计研发了CV异构加速引擎和vDNN深度学习加速引擎，是分别针对传统CV算法和AI算法的加速引擎，可支撑多芯结合的异构加速，实现多信息协同并高速处理。
比肩专业摄影团队：感知环境智能调整
对于专业摄影团队，他们会针对不同的拍摄场景针对性调整白平衡、曝光等参数，实现最佳的成片效果。vivo的环境理解技术会对场景进行识别，比如色温和亮度检测的技术、运动检测的技术，基于环境的进行信息提取，协助3A等模块，作出最佳的拍摄判断。
比肩专业后期能力：不同场景针对性优化
在日常拍摄中，我们最下力气后期的照片往往都是人像。手机影像也在很早的时候就拥有了一系列人像优化技术。vivo的超感人像系统更进一步，拥有人像理解、人像美化、人像氛围三大核心技术模块。
想要优化人像成片，第一步就是要读懂人像信息。vivo“人像理解技术”会像专业修图师一般进行分区检测，对人脸进行语义重点和轮廓细节的提取，建立多达103个特征点的关键人脸坐标，点位精度误差小于2像素。同时，会对画面中的皮肤、手势、肢体关键点进行检测，主体分割IOU达到了96.15%的精确度，为静态人像重塑和动态人像抓拍提供了精细化的处理能力。
在手机对人像进行精确识别后，下一步就是进行针对性美化。这里vivo以不同年龄、性别、场景的数以百万计的素材，经过反复的机器学习成长，推出vivo全新升级的微米级焕肤塑颜技术，使皮肤观感更加自然、健康，也更好地保留了五官的立体感。
一张好的人像照片，除去精致的人像外，背景的氛围感同样重要。人像氛围融合技术基于人像语义理解，在影调、色彩、亮度、虚化等层面上进行人与场景的融合处理，实现人与景和谐、自然的效果。
而针对手机影像的另一大难点——夜景成像，苍穹夜景系统也进行了全面的AI升级，基于百万夜景照片训练出三个全新模型：超感光模型、全分割语义模型和臻彩影调模型。超感光模型：将感光能力最大提升了100%，ISO最高可支持102400；全分割语义模型和臻彩影调模型联合，实现了自适应的影调和色彩调整能力。
02 软实力背后，是vivo长期积累的“硬功夫”
这一系列影像算法虽好，但想实现出色的成片效果以及拍照体验，还有一点必不可少，那就是算力。如果没有强大的算力支撑，即使有再好的算法也发挥不出全部优势。而SoC自带的ISP处理器往往无法提供充足的算力支持，因此自研影像芯片就成了各大手机厂商的选择。
在手机影像上长期投入的vivo，也在2021年推出了自己的首款自研影像芯片V1。第一代V1芯片以低延时、高能效著称，并用极低延时进行数据交互，极大扩充ISP高速成像算力；而在之后升级的V1+芯片中更是被应用到众多应用场景，为夜景成像带来了质的提升。
在V2芯片的设计中，vivo升级了全新的架构，从传统ISP架构升级到了AI-ISP架构，实现了跨越式的技术革新。传统ISP能以极低延时处理大量的数据流水，但是只能解决已知的、特定的问题。AI擅长处理复杂的、未知的问题，但是延时较大。
AI-ISP结合两者的优势，相当于给传统ISP芯片加一个新的AI大脑，这个AI大脑的神经元分布是网状结构的，更适合海量的发散式信息处理。相比于传统的架构，AI-ISP能够通过硬件直连的方式将AI计算直接融入ISP的处理流程中，完成数据的无缝缓冲和处理，处理能力、处理能效都有大幅提升。
基于AI-ISP这个架构革新，vivo在下一代自研芯片上实现了三大突破: 片上内存单元的突破、AI计算单元的突破、图像处理单元的突破。
从而实现了片上内存、计算单元到自研算法的突破。而这分别对应了性能，如使用昂贵的DDR-Less近存片上数据储存架构，配合硬化在片上的超大SRAM，实现了运算快、功耗低、延时低的特征；利用更适合做复杂计一算成像运算的DLA加速器实现最优能效比，而自研图像处理单元带来了更好的夜景画面细节；而使用HDR影调融合算法、MEMC插帧算法、AI-NR降噪算法，则提升了夜景摄录降噪效果、画面流畅度以及更好的夜景细节。
03 写在最后
相信在看完上文后，大家应该都已经对vivo在影像能力上的投入有所了解。vivo影像技术矩阵的七大部分覆盖了光学技术、色彩风格等移动影像的全流程，以及人像、夜景等多个场景，再加上自研的V2芯片在计算层面全力支持，相信手机摄影未来会变得越来越简单、好用。
在文章最后，我想来做个小预言，猜测一下vivo下一代影像旗舰X90系列的影像配置。上文中提到的vivo影像技术矩阵与自研芯片V2显然都不会缺席，而与蔡司合作推出的蔡司自然色彩、T*光学镀膜、蔡司镜头包等一系列配置也将继续出现。硬件方面，vivo宣称下一代主摄CMOS比GNV传感器感光能力提升77%，考虑到GNV传感器的尺寸已经达到1/1.3英寸，X90极有可能将配备一英寸的大底主摄，而超广角与长焦镜头也将获得进一步提升。至于X90系列的影像表现究竟如何？敬请期待ZOL对vivo X90系列的进一步报道~
