专人专美人美景美 OPPO Reno5 Pro影像系统体验与解析

专人专美人美景美 OPPO Reno5 Pro影像系统体验与解析

  【天极网手机频道】OPPO作为一个注重影像功能的厂商,其手机的拍照性能一直都走在手机行业的前列。但随着网络技术的发展以及短视频应用的兴起,全民Vlog,用视频记录生活的用户需求也在日益增长。12月10日,OPPO Reno5 Pro带着全新的影像系统出现在我们的视野中。在硬件上,OPPO Reno5 Pro搭载了四摄拍照模组,其中主摄拥有6400W像素以及较大的感光元件,为优秀的成像素质打下基础。

  经过实测,OPPO Reno5 Pro在拍照能力还是相当出色的。在下面这张城市建筑样张中,Reno5 Pro展现出良好的解析力,这主要得益于其6400W的超高像素,画面中楼宇的线条清晰锐利,即便距离拍照位置比较远的建筑也可以很好地保留细节。

  此外,Reno5 Pro的动态范围也令人印象深刻,在样张中,处于画面底部的背光区域的暗部细节清晰可见,并且几乎没有噪点,而靠近落日高光部分的楼层同样展现出相当优秀的纹理细节。

  在夜景成像上,OPPO Reno5 Pro的画面亮度与人眼观感基本一致,笔者个人比较喜欢这种真实的成像风格。而即便在放大细节之后,Reno5 Pro的画面纯净度也是可圈可点的,在算法的加持下,Reno5 Pro整个画面并不会出现过多的噪点。此外,算法的加持也提高了Reno5 Pro的动态范围,其中样张左侧的暗部细节丰富,路面车灯的高光压制做得也同样让人满意。

  简单看完拍照性能,我们再着重看看Reno5 Pro的重头戏——视频拍摄。OPPO一直是一家非常注重视频防抖的手机厂商,而笔者一直认为,手机的防抖性能的重要性与画质不相上下。消费者选择手机作为视频拍摄工具的原因无非是看中了手机更加的便携性,并且一般消费者并不会去购买复杂的手持云台。这就天然决定了大部分的用户在拍摄的时候都是裸机上阵,如果视频防抖做得不好,那用户拍摄出来的画面大概率是不可用的。这种情况下,即便你的画质再出色,也是空中楼阁。

  OPPO Reno5 Pro内置了视频超级防抖3.0,据OPPO官方资料,这套防抖系统可以通过算法进行场景识别和运动趋势判断,这两种算法可以帮助手机感知当前以及接下来可能出现的抖动,识别之后,系统会向手机硬件做出反馈,进一步匹配不同的防抖策略。

  从下面这组对比我们可以看到,在关闭了视频防抖的情况下,视频画面的可用性非常差,而在开启视频超级防抖Pro之后,画面则变得非常平稳,效果出色,立竿见影。

  看完了防抖基础,我们来看看视频画质。这一次OPPO着重强调Reno5 Pro的人像视频拍摄能力,考虑到这方面的视频拍摄一直是难点,因此我们重点来看看OPPO到底带来了怎样的实际效果。

  实际的成片效果,OPPO Reno5 Pro对于视频人像确实继承了OPPO在静态人像拍摄上的优势,在拍摄过程中,Reno5 Pro会实时对人脸进行追踪识别,并进行优化,优化内容包括到肤色,面部瑕疵,甚至是广角畸变,因此最终呈现给我们的效果还是非常出彩的。此外我们已注意到了,Reno5 Pro在保证人物面部曝光稳定的前提下,对于背景高光的压制效果非常出色,很好地保留了景物应有的细节。

  OPPO是如何做到这一点的?11月中旬,OPPO在未来科技大会上正式发布了FDF全维人像视频技术系统,这是一套针对人像视频拍摄的系统,这一次在Reno5 Pro上首次亮相。经过大量调研后。OPPO发现,要拍摄用户喜爱的人像必须做到人美,景也美。

  其中针对人像部分的优化,OPPO开发了感知人像引擎,它由AI人脸关键点、AI超清人像、OFL肤质优化以及人像畸变矫正四大算法组成,分别对应不同的问题进行优化。

  OPPO称,这套方案可以做到对人脸天生的特征(如泪痣等)进行保留,而对后期瑕疵(如青春痘)进行美颜,以保证美颜的真实自然。在此之后,畸变矫正算对画面进行识别,由于目前手机的主镜头以及超广角镜头都存在一定程度的边缘畸变情况,因此对于画面边缘的人物影响会非常大,OPPO这套矫正系统会通过AI技术分析画面,矫正位于画面边缘的人脸,使得其畸变程度降到最低。

  对于低照度环境的拍摄,OPPO提供了超级夜景视频算法,这次的算法与HDR进行了融合,系统会根据当前的照度进行算法选择,以确保画面的观感。DOL-HDR算法也同时应用到了这套视频拍摄系统中,它可以带来更好的动态范围,改善鬼影等问题。

  正是这套复杂的优化系统,才让OPPO Reno5 Pro的人像视频拍摄能力在众多机型中脱颖而出。它其实也反映了手机的影像系统正确的发展方向,手机硬件不可能无限增长,唯有开发出更加强大的算法,才能实际地提升用户的拍照体验。此外,视频拍摄中进行事实、恰到好处的优化,并且保证画面景色的质量,也是手机行业都值得借鉴的算法设计方向。

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