售价仅为3299元的iPhone SE2,虽然并不支持5G网络,但是凭借苹果A13芯片+IOS系统成为了一款“真香机”。

不过,有些业内人士表示,iPhone SE2手机并没有太多的亮点,它更像是一款换芯版的iPhone 8。

4月27日,iFixit 分享了iPhone SE2拆解报告,确认大部分iPhone SE2的零件可以与iPhone 8通用。其中,iPhone SE2的相机传感器可以与iPhone 8互换。

iPhone SE 二代如何实现单摄虚化的?-亮修网

手机具有便捷性这个显著的特征,这似乎和摄影功能是天造地设的一对。很显然,整个电子影像行业比用户更早察觉到这一点。

iPhone SE2的摄像功能怎么样?

对于摄影爱好者来说,iPhone SE2只配备1200万像素的镜头,并缺少广角和微距镜头。iPhone SE2不支持超级夜景模式,前置摄像头只有700万像素。

iPhone SE2是第一部只使用单个2D图像就能产生人像效果的iPhone。

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例如,当使用Halide这款应用进行测试时可以发现,第一方相机仅允许在人物主体上使用人像模式。

当发现这个情况的时候,有些用户会表示iPhone XR也如此。尽管iPhone XR具有单个摄像头,但它仍然可以通过硬件获得深度信息。

iPhone XR利用了传感器的聚焦像素,用户可以将它们视为旨在帮助手机聚焦的微小“眼睛”。

iPhone XR利用从每只“眼睛”中看到非常细微的差异来生成非常粗糙的深度图。

iPhone SE2无法使用聚焦像素,因为iPhone SE2的传感器覆盖范围不足,但是,iPhone SE2完全可以通过机器学习来产生具有深度的照片。

iPhone SE2的这个特点可以进行简单的测试:拍摄照片而不是实物。

例如,以全屏方式加载这张照片,然后使用iPhone SE2进行拍摄:

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从图片上可以看出,使用iPhone XR的时候可以看到几乎平坦的表面,似乎是使用了彩色图像改进了该深度图,可以猜测该图中间的部分略高于前景中。

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然而,iPhone SE2生成完全不同的深度图。尽管这个深度图是错误的,但是结果让人难以置信!

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iPhone SE2在现实世界中的表现如何?

iPhone SE2非常适合给人进行拍摄,但是当镜头里没有人出现时,这部手机有时会出错。

例如,手机将背景中的树木与狗狗的头部混淆了。

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以下图为例,当用户使用iPhone 11 Pro和SE2拍摄了该照片,很明显,拥有多个摄像头可以生成更好的数据。

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尽管iPhone 11捕捉了整个走廊的深度,但iPhone SE2却错过了退到背景中的地板。

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这对真实世界的照片意味着什么?以拥有不同层次的多肉植物为例。

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iPhone 11 Pro在深度图中显示出明显的边缘;iPhone SE2获得了事物的要点。

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如果用户更喜欢iPhone SE2的外观,则始终可以使用iPhone 11 Pro重新创建它。但是,用户无法在iPhone SE2上获得iPhone 11 Pro的独特分层。

分层是Apple的另一个机器学习过程中发挥作用的地方。

除了iPhone XR外,Apple还引入了“ Portrait Effects Matte” API,可以检测照片中的人物并创建非常细腻的模糊成相。

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只要前景中的物体清晰且聚焦,大多数用户都可以在背景模糊的情况下玩儿转摄影。

没有什么可以阻止Apple让用户对所有事物进行深度照片拍摄,但是Apple宁愿设置“人像模式仅适合人”的情景,也不愿让深度效果不能达到预期而让用户失望。

机器学习是否会达到不再需要多相机设备?

人类的大脑远强于机器这毋庸置疑。与全新的iPad Pro不同,人类的眼睛没有任何激光雷达可以为人们提供深度信息。相反,人类的大脑却可以从许多源头收集信息。

最好的深度来源于人类每只眼睛的两个图像,人类大脑在图像之间“连接点”的差异越大,物体与人眼的距离就越远。这种双目方式类似于双摄像头iPhone的深度功能。

猜测深度的另一种方法是通过运动。当人们走路时,远处物体的视觉移动速度比附近的物体慢。

这类似于增强现实应用程序感测用户在世界中位置的方式。对于摄影师来说,这不是一个很好的解决方案,因为在拍摄照片之前要求某人在空中挥动手机几秒钟是很麻烦的。

那么,iPhone如何从单个(单眼)静止图像中找出深度?

可以想象一下一个用一只眼睛看世界的人,他过正常生活的时候会经历许多麻烦。例如,开车要花费更多的精力。

正常视觉的人以其他线索来判断距离,例如已知对象的相对大小。

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【 图片来源:信息时报  所有者:信息时报 】

在猜测深度时,单个图像可以有多种解决方案。

归根结底,神经网络具有魔力,但它们受到与人类智能相同局限性的约束。

在某些情况下,仅一张图像是不够的。机器学习模型可能会提出合理的深度图,但这并不意味着它可以反映现实。

如果用户的目标是准确捕获场景,以最大程度地编辑纬度,则在这里需要双摄像头系统或其他传感器如激光雷达。

机器学习会超越多相机手机吗?显然是不可以的。

正如拿摄像机与人眼相比,从物种起源开始算起,人类用亿万年的时间进化出来的肉眼,目前来看眼睛的能力机器是无可替代的。

因此,如果想要机器学习的速度赶超多相机手机,那么至少需要学习几年甚至几十年的时间。