Por que as câmeras Android relutam em usar a sola? Filosofia Difícil

O nível inferior esmaga as pessoas até a morte. A "regra de ouro" na boca desse velho mago parece ter expirado nos smartphones.

Embora o "fundo" da câmera do smartphone tenha se tornado gradualmente maior, ele ainda não passou do limite de uma polegada, o que significa que o telefone celular ainda é inferior ao cartão preto básico em termos de parâmetros físicos.

Mesmo na conferência de imprensa, o Xiaomi Mi 11 Ultra, que se concentra na "imagem", e a câmera principal Samsung GN2 1/1,12 polegadas de tamanho físico ainda é um pouco diferente de 1 polegada.

O tamanho do IMX707 personalizado com a Sony no Xiaomi Mi 12 é de apenas 1/1,28 polegadas, o tamanho da câmera principal do iQOO 9 Pro GN5 no mesmo período é de 1/1,57 polegadas e o tamanho da câmera principal do Realme GT2 Pro IMX766 tem 1/1,56 polegadas.

Olhando assim, com o tamanho físico do CMOS como padrão, na primeira onda do novo Snapdragon 8 Gen1, Xiaomi Mi 12 e 12 Pro ainda são os produtos mais favoritos. O tamanho do tamanho do CMOS não é mais o principal critério para medir o sistema de imagem do telefone móvel.

Dessa forma, parece que a busca pela câmera principal "super-inferior" se tornou coisa do passado.

O que significa "esmagar pessoas até a morte"?

Em outras palavras, que vantagens a sola pode trazer?

Simplificando, um sensor maior resultará em fotos mais limpas, melhor desempenho com pouca luz e melhor "bokeh".

Obter os mesmos resultados com sensores menores requer ISOs mais baixos, tempos de obturador mais longos e aberturas maiores.

Em termos de resultados de imagem, sensores de grande porte têm a vantagem de triturar, mas também pagam um preço.

Para acomodar tamanhos de sensor maiores, câmeras e lentes também cresceram exponencialmente em tamanho. Para espalhar a luz uniformemente no sensor, o design óptico complexo dobrará o peso da lente. E com isso vem o custo, que é o dinheiro.

O sensor de tamanho pequeno é exatamente o oposto, e o volume, peso e custo também são reduzidos.

Estritamente falando, o tamanho do sensor é proporcional à qualidade da imagem, bem como ao peso do volume e ao preço.

Sempre haverá um "ponto ideal" entre eles, em sistemas de câmeras, full frame, e em smartphones, pode ser a polegada que cada fabricante se esforça para alcançar.

Até o advento da "fotografia computacional".

O avanço da "fotografia computacional"

Seja uma câmera ou um smartphone, o princípio da imagem nada mais é do que a lente controlar a luz para entrar no CMOS, o CMOS realizar a conversão fotoelétrica e, em seguida, o sensor de imagem a restaura em uma imagem.

A julgar pelo processo acima, não há possibilidade de o celular vencer a câmera, a menos que a "espada vá para o lado".

Em comparação com os fortes atributos de ferramentas das câmeras, os smartphones são realmente mais inclinados a “resultados”.

Com o aumento do poder de computação de IA em SoCs de telefones celulares, a fotografia de telefones celulares desenvolveu-se gradualmente de HDR simples e síntese de vários quadros de cenas noturnas para HDR em tempo real, simulação de grande abertura e modos complexos de "cena noturna".

Por meio da melhoria substancial do poder de computação da IA ​​e da correspondência refinada de diferentes algoritmos de imagem, o processo de imagem do smartphone não é mais tradicional, mas adicionou muitos componentes de "computação".

No passado, ao fotografar com uma câmera, muitas vezes era necessário planejar e escolher os projetos de filmagem com antecedência, o que também deu origem a algumas experiências clássicas, como a Décima Sexta Regra do Sol.

Os smartphones nascem para serem "tamanho único", e qualquer cena, assunto e luz precisam ser manuseados com facilidade. O processo de gravação tradicional de aquisição, processamento e restauração não é adequado para o sistema de imagem do celular, após o cálculo e ajuste da IA, a saída fica mais alinhada com os resultados desejados pelos usuários de celular.

À medida que a fotografia computacional gradualmente se torna popular, as especificações de hardware da câmera não são mais a única medida do poder da imagem. O poder da imagem tornou-se gradualmente uma manifestação de força abrangente, incluindo não apenas hardware melhor, mas também algoritmos de IA melhores.

O desempenho mais poderoso do ISP e da IA ​​no SoC também afeta o poder de imagem do telefone celular junto com o CMOS e a lente.

O surgimento de chips autodesenvolvidos

Sejam os chips da série A da Apple ou os chips da série 8 da Qualcomm, nas iterações de atualização recentes, em comparação com a pequena melhoria no desempenho da CPU e GPU, seja o número de núcleos ou o número de transistores, o mecanismo de computação neural tem várias vezes ou mesmo uma dúzia de vezes.

Essas melhorias são usadas em todos os aspectos do produto, e a fotografia computacional baseada em aprendizado profundo de máquina é uma delas.

Embora o poder de computação de IA no SoC tenha sido bastante aprimorado, ainda é uma solução geral, e há pouca diferença no desempenho da apresentação de imagem personalizada e efeitos de fotografia computacional entre diferentes plataformas.

Para fabricantes de telefones celulares que estão constantemente buscando diferenciação, isso está longe de ser suficiente, então chips "extras" em telefones celulares para diferenciação de imagem são muito comuns.

Por exemplo, o Surging C1 no Xiaomi MIX FOLD, o V1 na série vivo X70 e o chip Mariana X que em breve aparecerá na série Find X5 devem ter características próprias na imagem.

Lembro-me que quando experimentei o vivo X70 Pro+, fiquei profundamente impressionado com os tons únicos e o forte desempenho com pouca luz. E quando a imagem é "calculada" quadro a quadro, o chip extra é mais eficiente em termos de energia do que é, e também economiza energia.

O chip Mariana X da OPPO também resolve o problema de maior poder de computação e alta taxa de eficiência energética para imagens.

Com a melhoria do poder de computação do chip e a melhoria dos algoritmos, em termos do efeito final das imagens de telefones celulares, fotografia computacional, aprendizado profundo de máquina e algoritmos de IA trarão mudanças mais óbvias para usuários comuns.

De 1/2,8 polegada a 1/1,12 polegada, ou mesmo 1 polegada, em muitas cenas filmadas por telefones celulares, é difícil detectar mudanças sem uma comparação cuidadosa.

Se você alterar o quadro de referência, é difícil para as pessoas comuns distinguir a diferença entre as fotos obtidas pela câmera full-frame e a câmera APS-C na mesma cena com a mesma lente.

A chamada "coisa mais importante na fotografia é a cabeça na parte de trás" provavelmente significa a mesma coisa.

Um chip ISP independente e autodesenvolvido (ou NPU de imagem), ou fotografia computacional, resolve o problema da "cabeça na parte de trás".

Neste momento em que a IA é popular, as especificações tradicionais de hardware estão mais próximas das “matérias-primas” de um prato, enquanto a fotografia computacional é mais como um chef que pode cozinhar cinco grandes cozinhas e cozinhar de acordo com a estação e o humor. A importância não pode ser exagerada.

Quer dominar a tecnologia principal

No ano passado, o novo MacBook Pro equipado com chips autodesenvolvidos M1 Pro e M1 Max foi lançado oficialmente, e o Google Pixel 6 Pro também foi equipado com um chip Tensor "autodesenvolvido", enquanto vivo V1, Surging P1, Mariana X também deixou vivo, Xiaomi, OPPO foi o primeiro envolvido na fabricação de núcleos.

O movimento "core making" se tornou o principal tema da indústria de eletrônicos de consumo em 2021.

Os chips da série M da Apple são conhecidos por seus altos índices de eficiência energética e se encaixam bem com o hardware, formando uma barreira ecológica com outros produtos. O Tensor do Pixel 6 Pro também está relacionado ao Android 12 até certo ponto, mas ainda não constituiu uma barreira.

Quanto ao ISP e NPU personalizados de fabricantes nacionais, embora o chip seja pequeno, é suficiente para trazer certas vantagens à imagem, e nem descarta a formação final das barreiras das marcas.

Desde o surgimento da câmera no celular, seu desenvolvimento é exatamente o mesmo dos fabricantes de imagens tradicionais. Base maior, pixel mais alto e abertura maior sempre foram o tema principal. Por isso, a câmera é levantada e ocupa um espaço considerável na máquina.

No entanto, à medida que se aproxima do limite superior, o efeito marginal torna-se cada vez mais evidente, e a melhora do efeito de imagem deixa de ser significativa.

Até o surgimento da "fotografia computacional" e dos chips ISP autodesenvolvidos, a direção do desenvolvimento de imagens de telefones celulares foi completamente revertida, e a fotografia computacional guiada por algoritmos e aprendizado de máquina está se tornando o principal campo de batalha.

O sensor de sola com maior volume e custo não é mais a primeira escolha dos fabricantes de celulares, mas prefere o "tuning" do sensor, ou seja, otimização de algoritmo baseado em hardware maduro, e uso de chips de imagem independentes (ISP, NPU ) Crie barreiras de imagem únicas.

É previsível que, quando as leis da física e da ótica não forem quebradas, quando o novo telefone for lançado nos próximos anos, o foco da imagem será em torno da computação de IA, aprendizado de máquina, tons únicos, focagem de velocidade extrema e outros " cálculos". O tamanho e o modelo vão diminuir cada vez mais.

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