Perché le fotocamere Android sono riluttanti a utilizzare la suola? | Filosofia dura

Il livello inferiore schiaccia le persone a morte.La “regola d’oro” nella bocca di questo vecchio mago sembra essere scaduta sugli smartphone.

Nonostante il “fondo” della fotocamera dello smartphone sia diventato via via più grande, non ha ancora superato la soglia di un pollice, il che significa che il cellulare è ancora inferiore alla scheda nera entry-level in termini di parametri fisici.

Anche in conferenza stampa, lo Xiaomi Mi 11 Ultra, che punta sull’”immagine”, e la fotocamera principale Samsung GN2 da 1/1.12 pollici di dimensioni fisiche ancora leggermente diverse da 1 pollice.

La dimensione dell’IMX707 personalizzata con Sony sullo Xiaomi Mi 12 è di soli 1/1,28 pollici, la dimensione della fotocamera principale iQOO 9 Pro GN5 nello stesso periodo è di 1/1,57 pollici e la dimensione della fotocamera principale Realme GT2 Pro IMX766 è 1/1,56 pollici.

Guardando in questo modo, con la dimensione fisica CMOS come standard, nella prima ondata del nuovo Snapdragon 8 Gen1, Xiaomi Mi 12 e 12 Pro sono ancora i prodotti più preferiti. La dimensione della dimensione del CMOS non è più il criterio principale per misurare il sistema di imaging del telefono cellulare.

In questo modo, sembra che la ricerca della fotocamera principale “super-bottom” sia diventata un ricordo del passato.

Cosa significa “schiacciare le persone a morte”?

In altre parole, quali vantaggi può apportare la suola?

In poche parole, un sensore più grande si tradurrà in foto più pulite, migliori prestazioni in condizioni di scarsa illuminazione e un migliore “bokeh”.

Ottenere gli stessi risultati con sensori più piccoli richiede ISO inferiori, tempi di posa più lunghi e aperture maggiori.

In termini di risultati di imaging, i sensori di grandi dimensioni hanno il vantaggio di schiacciare, ma pagano anche un prezzo.

Per adattarsi a sensori di dimensioni maggiori, anche le dimensioni delle fotocamere e degli obiettivi sono cresciute in modo esponenziale. Per diffondere la luce in modo uniforme sul sensore, il complesso design ottico raddoppierà il peso dell’obiettivo. E con questo arriva il costo, che è denaro.

Il sensore di piccole dimensioni è esattamente l’opposto e anche il volume, il peso e il costo sono ridotti.

A rigor di termini, la dimensione del sensore è proporzionale alla qualità dell’immagine, nonché al peso del volume e al prezzo.

Ci sarà sempre un “punto debole” tra di loro, nei sistemi di fotocamere, full frame e negli smartphone, potrebbe essere il pollice che ogni produttore si sforza di raggiungere.

Fino all’avvento della “fotografia computazionale”.

La svolta della “fotografia computazionale”

Che si tratti di una fotocamera o di uno smartphone, il principio dell’immagine non è altro che l’obiettivo che controlla la luce per entrare nel CMOS, il CMOS esegue la conversione fotoelettrica e quindi il sensore di immagine la ripristina in un’immagine.

A giudicare dal processo di cui sopra, non c’è alcuna possibilità che il telefono cellulare batta la fotocamera, a meno che la “spada non vada di lato”.

Rispetto ai potenti attributi delle fotocamere, gli smartphone sono in realtà più inclini ai “risultati”. Il pubblico in generale utilizza i telefoni cellulari per registrare in modo più casuale e raramente passa al post-editing, concentrandosi sul “trading one-shot”.

Con l’aumento della potenza di calcolo dell’IA nei SoC dei telefoni cellulari, la fotografia dei telefoni cellulari si è gradualmente sviluppata da semplice HDR e sintesi multi-frame di scene notturne a HDR in tempo reale, simulazione ad ampia apertura e complesse modalità “scena notturna”.

Attraverso il sostanziale miglioramento della potenza di calcolo dell’IA e la raffinata corrispondenza di diversi algoritmi di immagine, il processo di imaging dello smartphone non è più tradizionale, ma ha aggiunto molti componenti di “calcolo”.

In passato, quando si scattava con una macchina fotografica, era spesso necessario pianificare e scegliere in anticipo i progetti di ripresa, che hanno dato vita anche ad alcune esperienze classiche come la Sedicesima Regola del Sole.

Gli smartphone sono nati per essere “taglia unica” e qualsiasi scena, soggetto e luce devono essere gestiti con facilità. Il tradizionale processo di registrazione di acquisizione, elaborazione e ripristino non è adatto al sistema di imaging del telefono cellulare: dopo il calcolo e la regolazione dell’IA, l’output è più in linea con i risultati desiderati dagli utenti di telefoni cellulari.

Poiché la fotografia computazionale diventa gradualmente mainstream, le specifiche hardware della fotocamera non sono più l’unica misura della potenza dell’immagine. La potenza dell’immagine è diventata gradualmente una manifestazione di forza globale, che include non solo un hardware migliore, ma anche algoritmi di intelligenza artificiale migliori.

Le prestazioni più potenti dell’ISP e dell’IA nel SoC influiscono anche sulla potenza di imaging del telefono cellulare insieme al CMOS e all’obiettivo.

L’ascesa dei chip auto-sviluppati

Che si tratti dei chip della serie A di Apple o dei chip della serie 8 di Qualcomm, nelle recenti iterazioni di aggiornamento, rispetto al piccolo miglioramento delle prestazioni di CPU e GPU, che si tratti del numero di core o del numero di transistor, il motore di calcolo neurale ha più volte o anche una dozzina di volte miglioramento.

Questi miglioramenti vengono utilizzati in tutti gli aspetti del prodotto e la fotografia computazionale basata sul machine deep learning è uno di questi.

Anche se la potenza di calcolo dell’IA sul SoC è stata notevolmente migliorata, è ancora una soluzione generale e c’è poca differenza nelle prestazioni della presentazione di immagini personalizzate e negli effetti fotografici computazionali tra piattaforme diverse.

Per i produttori di telefoni cellulari che perseguono costantemente la differenziazione, questo è tutt’altro che sufficiente, quindi i chip “extra” nei telefoni cellulari per la differenziazione dell’immagine sono molto comuni.

Ad esempio, il Surging C1 sullo Xiaomi MIX FOLD, il V1 sulla serie vivo X70 e il chip Mariana X che apparirà presto sulla serie Find X5 avranno tutte le loro caratteristiche nell’immagine.

Ricordo che quando ho provato vivo X70 Pro+, sono rimasto profondamente colpito dai toni unici e dalle ottime prestazioni in condizioni di scarsa illuminazione. E quando l’immagine viene “calcolata” fotogramma per fotogramma, il chip aggiuntivo è più efficiente dal punto di vista energetico di quanto non sia e consente anche di risparmiare energia.

Il chip Mariana X di OPPO risolve anche il problema della maggiore potenza di calcolo e dell’elevato rapporto di efficienza energetica per le immagini.

Con il miglioramento della potenza di calcolo del chip e il miglioramento degli algoritmi, in termini di effetto finale delle immagini dei telefoni cellulari, la fotografia computazionale, il machine deep learning e gli algoritmi di intelligenza artificiale porteranno cambiamenti più evidenti agli utenti ordinari.

Da 1/2,8 pollici a 1/1,12 pollici, o anche 1 pollice, in molte scene girate da telefoni cellulari, è difficile rilevare le modifiche senza un attento confronto.

Se si cambia il fotogramma di riferimento, è difficile per la gente comune distinguere la differenza tra le foto ottenute dalla fotocamera full frame e la fotocamera con cornice APS-C nella stessa scena con lo stesso obiettivo.

Il cosiddetto “la cosa più importante in fotografia è la testa dietro” probabilmente significa la stessa cosa.

Un chip ISP (o image NPU) indipendente e auto-sviluppato, o fotografia computazionale, risolve il problema della “testa sul retro”.

In questo momento in cui l’intelligenza artificiale è popolare, le specifiche hardware tradizionali sono più vicine alle “materie prime” di un piatto, mentre la fotografia computazionale è più simile a uno chef che può cucinare cinque cucine principali e cucinare in base alla stagione e all’umore. L’importanza non può essere sopravvalutata.

Vuoi padroneggiare la tecnologia di base

L’anno scorso è stato ufficialmente presentato il nuovo MacBook Pro dotato di chip auto-sviluppati M1 Pro e M1 Max, e anche il Google Pixel 6 Pro era dotato di un chip Tensor “auto-sviluppato”, mentre vivo V1, Surge P1, Mariana X anche lasciare vivo, Xiaomi, OPPO è stato coinvolto per la prima volta nella realizzazione di core.

Il movimento “core making” è diventato il tema principale dell’industria dell’elettronica di consumo nel 2021.

I chip della serie M di Apple sono noti per i loro elevati rapporti di efficienza energetica e si adattano bene all’hardware, formando una barriera ecologica con altri prodotti. Il Tensor del Pixel 6 Pro è anche legato in una certa misura ad Android 12, ma non ha ancora costituito una barriera.

Per quanto riguarda l’ISP personalizzato e la NPU dei produttori nazionali, sebbene il chip sia piccolo, è sufficiente per apportare alcuni vantaggi all’immagine e non esclude nemmeno la formazione finale delle barriere dei marchi.

Fin dall’apparizione della fotocamera sul cellulare, il suo sviluppo è esattamente lo stesso di quello dei tradizionali produttori di immagini.Base più grande, pixel più alti e apertura maggiore sono sempre stati il ​​tema principale.Per questo motivo, la fotocamera è rialzata e occupa uno spazio considerevole nella macchina.

Tuttavia, man mano che ci si avvicina al limite superiore, l’effetto marginale diventa sempre più evidente e il miglioramento dell’effetto di imaging non è più significativo.

Fino all’emergere della “fotografia computazionale” e dei chip ISP auto-sviluppati, la direzione dello sviluppo dell’imaging dei telefoni cellulari è stata completamente invertita e la fotografia computazionale guidata da algoritmi e apprendimento automatico sta diventando il principale campo di battaglia.

Il sensore della suola con volume e costo maggiori non è più la prima scelta dei produttori di telefoni cellulari, ma predilige il “tuning” del sensore, ovvero l’ottimizzazione dell’algoritmo basato su hardware maturo, e l’uso di chip di immagine indipendenti (ISP, NPU ) Crea barriere di immagine uniche.

È prevedibile che quando le leggi della fisica e dell’ottica non verranno infrante, quando il nuovo telefono verrà rilasciato nei prossimi anni, il focus dell’immagine sarà attorno all’intelligenza artificiale, all’apprendimento automatico, ai toni unici, alla messa a fuoco a velocità estrema e altro ” calcoli”. Le dimensioni e il modello diventeranno sempre più in diminuzione.

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