第811章 谷歌的AI摄影(2 / 3)

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  紧接著大屏幕上又展示出了pixel 2等一下配置,:1200万像素的索尼imx362。
  1/2.55英寸大底。
  这里作为对比的就是华星系列,相比清一色的2.0甚至1/1.8英寸的大底,谷歌这个確实没法看。
  “物理上,我们处於劣势,”列文双手一摊,“但我们不在乎。因为我们有tensor g2的isp,还有……”
  他变得叫了起来,紧接著切换画面。
  屏幕上出现一张巨大的算法流程图,密密麻麻的模块和箭头,看起来像某种外星科技。
  “我们叫它『计算光学引擎』。
  它不是一个滤镜,而是一套完整的图像重建系统。”
  列文开始用工程师的方式解释。
  传统的相机算法流程:光线→传感器→去马赛克→白平衡→降噪→锐化→压缩→输出。
  谷歌的新流程:光线→传感器→原始数据→语义分割(识別画面中的每一部分)→多帧对齐(12张raw合成)→ai超解析度重建→hdr映射→输出。
  “这套流程,每拍一张照片,需要进行70亿次运算,”列文说,“在上一代tensor晶片上,这个过程需要4.7秒。
  但在tensor g2上,只需要0.3秒。
  快到你以为它什么都没做,但它做完了一切。”
  他开始展示更多样张。
  人像模式:人脸上的痣清晰可见。
  运动抓拍:球赛现场,球员高速奔跑的画面瞬间定格,没有任何拖影。
  逆光场景:太阳正对著镜头,人脸依然清晰,背景没有发生过爆。
  “这真的是计算摄影的极限了吧”
  “水果:你礼貌吗?”
  “华星天星830的isp能打这个吗?感觉30万跑分真的打不过20万,”
  “等一个评测对比。”
  皮查伊重新走上台。
  他站在大屏幕前,双手交叠在身前,表情虽然严肃,但带著满满的得意。
  “我们做了一件在手机行业看来很愚蠢的事。
  用算法去挑战物理极限。”
  他停了一下,让所有人看清大屏幕上优化后的数据。
  上面的数据最终匯成一句话,所有华国厂商都在追求底大一级压死人,什么的算法什么的不重要,镜头才是最重要的。
  “有人会说,底大一级压死人。
  更大的传感器,一定能拍出更好的照片。 ↑返回顶部↑

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