2019年，華為p30系列“ai p月”事件曾經(jīng)引起軒然大波，很多人認(rèn)為ai算法介入圖像處理是過分了。但是，雖然“p月”在后面被懟很久，但是華為依然在繼續(xù)推進(jìn)ai算法對圖像的優(yōu)化作用。時至今日，華為利用ai對圖像細(xì)節(jié)的優(yōu)化早就超出了當(dāng)初對月亮細(xì)節(jié)的優(yōu)化，而實(shí)現(xiàn)了對更多細(xì)節(jié)的優(yōu)化。而更為諷刺的是，華為的“p月”更多的還是利用ai對圖像細(xì)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化，但是現(xiàn)在某些廠商卻真在圓形物體上將月亮圖片p上去。本期文章將討論一下ai圖像細(xì)節(jié)優(yōu)化和P圖的區(qū)別，以及我對ai圖像優(yōu)化和P圖的不同看法。

什么是ai圖像優(yōu)化，什么是P圖？

首先是一個例子:假如遠(yuǎn)處的路牌有幾個字，現(xiàn)在永P圖的方式和ai圖像優(yōu)化的方式分別對其進(jìn)行處理。P圖很簡單，遠(yuǎn)處有四個大字比如“只因你太美”，P圖就是從近處照一張照片作為圖庫，在遠(yuǎn)處拍照識別到這個場景是圖庫里的場景時，把圖庫內(nèi)的清晰照片替換遠(yuǎn)處模糊的照片。

而ai的處理則更為復(fù)雜:首先，ai并沒有近處拍照的圖像，所以并不知道這個路牌實(shí)際上長什么樣子。但是，ai的庫中存在所有漢字的字形，當(dāng)ai識別到這是漢字之后，它再根據(jù)漢字的字形，顏色，表面反光等不同，將模糊的細(xì)節(jié)按照標(biāo)準(zhǔn)漢字的細(xì)節(jié)進(jìn)行處理，進(jìn)而達(dá)到讓遠(yuǎn)處的漢字變清晰的目的。

因此，P圖和ai的區(qū)別便顯現(xiàn)了:P圖更近似于對某個物體，由于事先已經(jīng)存儲了這個物體的高清圖像，因此就可以用高清圖像替換低清圖像。而ai則不同，ai并不知道拍攝的物體清晰的樣貌，但是ai知道這個物體屬于一類物體，也知道這一類物體的特征，因此ai就可以根據(jù)這類物體的特征對這個物體進(jìn)行細(xì)節(jié)優(yōu)化。

因此，P圖和ai的區(qū)別即可以區(qū)分:二者都屬于無中生有，鏡頭解析力皆不足得到清晰的像;但是P圖不具有普適性，算法簡單，只適用于一個物體的優(yōu)化，也經(jīng)常翻車;ai適用于一類物體，算法復(fù)雜(需要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練并識別圖像屬于該類物體)，適用范圍強(qiáng)，效果更好，不容易翻車。

因此:這也是華為的ai算法和某些廠商P圖算法的不同之處:華為的算法是真正的ai算法，它有一個識別過程;其他廠商的算法沒有識別過程，它就是單純的貼圖。舉更極端的例子，假設(shè)遠(yuǎn)處的牌子是藍(lán)底白字“只因你太美”，P圖的手機(jī)庫里只有白底黑字的“只因你太美”，那么它只能把路牌P成白底黑字的“只因你太美”，因?yàn)樗鼪]有ai算法，相當(dāng)于只能貼圖;但是華為的ai算法則是先分割文字和路牌，之后識別文字:五個，分別為只因你太美，顏色白色，字體為a字體;之后根據(jù)庫里的漢字字形，將字體優(yōu)化成更高清的白色，因?yàn)橹斑M(jìn)行了圖像分割，因此不會影響藍(lán)底，最后得到的是字體更清晰的藍(lán)底白字的“只因你太美”。

一些廠商月亮模式因何翻車？

雖然當(dāng)初diss華為“p月”很久，但是一些廠商的月亮模式翻車更加厲害。更有甚者，一些廠商的月亮模式只要是白底正圓形，就會被替換成月亮的細(xì)節(jié)。甚至非正圓的圖形也會被p，看細(xì)節(jié)就是把月亮照片拉伸成適配非圓形的形狀:

為什么會出現(xiàn)這樣的情況？這就是P圖和ai的區(qū)別。華為的ai算法識別到圓形亮斑的時候，會首先進(jìn)行語義分割，判斷它是不是月亮的細(xì)節(jié);其次，就算是細(xì)節(jié)優(yōu)化，也不是單純從圖庫上找到月亮的照片P上去完事;還是一樣，華為的算法是ai算法，它掌握的是月亮這一類的細(xì)節(jié)。就算單純是月亮，它的圖像也會隨著條件的不同而不同，比如有時候陰天，有時候有霧，月亮表面某些細(xì)節(jié)不再清晰了;有些時候月亮顏色可能不是白色，等等，就像路牌例子中的漢字，同一個漢字可能有白色，藍(lán)色，黃色;可能有楷體，可能有宋體，等等等。這些都是月亮，但是細(xì)節(jié)卻隨著條件的不同而不同。因此，華為會根據(jù)庫里的細(xì)節(jié)，對月亮進(jìn)行ai處理，即捕捉到的圖像中有的細(xì)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化，沒有的絕對不亂改。就像漢字，我只在捕捉到的字體的字形和顏色的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化，絕對不改變字形和字體(當(dāng)然，如果鏡組分辨率不足，ai介入會導(dǎo)致一些過小的文字會出現(xiàn)火星文)。如果P圖，我?guī)炖镏挥兴误w、黑色的漢字，它就算真實(shí)的漢字是楷體，白色的，也只能P上去宋體，黑色的漢字。這就是同樣是對月亮的細(xì)節(jié)優(yōu)化，華為翻車的概率遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于某些廠商的原因。

ai算法現(xiàn)在有哪些應(yīng)用？

月亮模式雖然是ai算法的一類，但是很少有人知道，華為后來對ai細(xì)節(jié)優(yōu)化，已經(jīng)不止單純應(yīng)用到月亮上了。已知的優(yōu)化包括如下范圍:

(1)月亮模式:根據(jù)庫里已經(jīng)存在的月亮模型，對現(xiàn)實(shí)中判斷為月亮的物體進(jìn)行細(xì)節(jié)優(yōu)化。

(2)文字優(yōu)化:對ai判斷為文字的細(xì)節(jié)，根據(jù)庫中標(biāo)準(zhǔn)的文字字形進(jìn)行細(xì)節(jié)優(yōu)化。

(3)高頻細(xì)節(jié)優(yōu)化:對于樹冠、草叢等紋理細(xì)節(jié)密集的自然細(xì)節(jié)，或超出鏡組分辨率的密集線條等細(xì)節(jié)，由于用戶一般也不關(guān)心樹冠草叢的具體細(xì)節(jié)，加之手機(jī)鏡組對高頻細(xì)節(jié)還原能力較差;因此，ai介入可以將表現(xiàn)較差的高頻細(xì)節(jié)優(yōu)化為密集、銳利的高頻細(xì)節(jié)。

(4)物體邊緣線條優(yōu)化:一般的銳化算法很難精確識別物體的邊緣，故而進(jìn)行細(xì)節(jié)優(yōu)化時，銳化細(xì)節(jié)會產(chǎn)生輕微白邊。但是，通過ai算法，可以識別出物體邊緣，并將邊緣畫為銳利的線條(這也是部分華為機(jī)型“鋸齒邊”細(xì)節(jié)的來源)。

此外當(dāng)識別到鳥類，動物例如貓狗等，ai算法都可以針對毛色、毛發(fā)細(xì)節(jié)優(yōu)化，使得毛發(fā)細(xì)節(jié)看起來更密，更加富有表現(xiàn)力。

如何看待ai算法？

大部分人對ai算法的看法應(yīng)該都是負(fù)相的，主要基于兩個角度:第一，攝影是記錄的藝術(shù)，要記錄首先就要真實(shí)。如果攝影不能做到真實(shí)，那么和ai繪圖也沒有區(qū)別了，因此攝影便失去了意義。第二，ai細(xì)節(jié)優(yōu)化也確實(shí)存在大量的翻車情況，比如麒麟990一代，mate30Pro長焦ai超分導(dǎo)致細(xì)節(jié)鬼畫符以及p40Pro長焦ai超分導(dǎo)致火星文。但是我對ai超分依然抱有一些積極的看法。實(shí)際上，ai超分在大部分情況下，翻車的概率很小，其次，ai超分也確實(shí)能提升畫面的細(xì)節(jié)。最后，在華為歷代機(jī)型上，當(dāng)開啟專業(yè)模式時，ai算法并不介入作用，因此完全可以做到發(fā)揮ai之長，彌補(bǔ)ai之短。畢竟，手機(jī)設(shè)備體積作為最大限制，通過后期算法彌補(bǔ)細(xì)節(jié)是重要的方向。

但是，對純P圖的方向，我的看法非常謹(jǐn)慎。首先，對于一些以P圖為主，ai為輔的月亮模式，如果作為一個很有趣的功能，它還是很有存在必要的;但是這些功能也更像是跟風(fēng)華為的產(chǎn)物，它們并未形成像華為一樣的完整的ai攝影體系。因而，當(dāng)把這種P圖思路應(yīng)用到普通拍照模式的時候，翻車就大量出現(xiàn)了。因而，對這類拍照模式，依然保持極度的謹(jǐn)慎。