虽然双摄手机已经在市场上普及其所带来的AI人像模式模式、多倍变焦也成为了不少智能手机的「标配」，但仍然有厂商依然坚持用一个摄像头的配置

比如以软件著称嘚 Google，从 Pixel 手机的初代到今天的 Pixel 3 / 3XL在往今的两年时间里（初代 Pixel 于 2016 年发布），他们仍坚持采用单摄配置

有意思的是，Pixel 不但是 DxOMark 榜单前列的常客夜景表现长期吊打各旗舰， 而且还带来了比双摄出品更优秀的AI人像模式模式出品

这些其实都是要归功于软件算法和 AI 神经网络。昨天Google 就茬他们的 Google AI Blog 上解析了 Pixel 3「AI人像模式模式」（Portrait Mode）的算法原理。实际上他们在这套算法上下了不少功夫。

如果你对 Google 的相机算法陌生不妨先来了解一下 Pixel 2 的AI人像模式算法原理。

去年Google 通过 AI（神经网络）算法，让 Pixel 2 / 2XL 在仅一颗摄像头的硬件条件下拍出能与双摄手机媲美的AI人像模式背景虚囮照片。

通过去年 Google 公布的这组对比图我们能快速区分出左边的 HDR+ 样张和右边 Portrait Mode「AI人像模式模式」下的样张在背景虚化上的不同。

正如你所见那样在「AI人像模式模式」下，AI人像模式后的背景被进行了软件虚化处理与正常 HDR+ 对比看上去视觉冲击更强，同时也避免了背景对拍摄主體的视觉干扰

根据 Google 去年在 AI Blog 的介绍，Pixel 2 的相机会先拍摄一组 HDR+ 照片通过多帧合成，从而提升最终成片的动态范围、细节保留、高光表现

通過下面这组 HDR+ 的对比图，我们能看到该功能在开启前后的区别（注意右上角远景曝光及地板线条细节）

如果你想拍摄一张「AI人像模式模式」照片，那么在得到一张 HDR+ 成片后相机会使用 TensorFlow 的 AI 神经网络将人物像素点、物体的像素点、远近物的像素点筛选出来。

Google 在 AI Blog 给出的这组对比图能看到更直观的展示效果：

左边是 HDR+ 拍摄的原图右边黑色部分是 AI 识别出来的背景部分，白色部分是被识别出来的主体人物轮廓（包括人物伍官细节以及在该轮廓内的物体）

有意思的是，从最终成片中我们能看到桌上的饼干在 AI 识别下是属于「非人」部分，但最终这部分没囿被虚化这是因为系统除了将主体和背景识别出来以外，还识别出了主体周边的物体因此 AI 最终没有将人物下方的物体虚化。因为这部汾虽然不属于对焦主体属于近景，但是这种效果还不是最完美的

• 得到深度优化图并合成最终成片

虽然去年的 Pixel 2 和今年的 Pixel 3 系列都没有配置雙摄像头，但 Google 似乎一直都不是以硬件取胜的公司他们更擅长于用软件和算法去解决问题。

尽管没有硬件上的双摄但 Pixel 的相机都配备了 PDAF 双核相位对焦技术，Google 便可以通过像素点划分将一颗摄像头「一分为二」：

镜头左侧拍摄到的画面会和右侧的画面约有 1mm 的不同视觉间距如果昰在纵向拍摄下，镜头则是分为上下两部分排列

在拍摄后，系统会并排两侧镜头拍摄到的像素通过 Google 自家的 Jump Assembler 算法去得出立体演算的深度優化图，利用双向求解器将深度图转变成高解析度

▲ 图 1 、2 为上半部分、下半部分相机拍摄，图 3 动图为前面两图区别 图片来自：Google

上图左边昰通过 PDAF 拍摄并演算得到的深度图白色部分越深，代表与镜头距离越近；右边是决定像素模糊程度黑色部分为「不需模糊」范围，红色蔀分为「需模糊范围」通过红色的深浅，系统会自动判断出背景虚化的力度

最后系统会将第 2 步骤分割出的背景图和第 3 步骤得出的深度圖合并。在 AI 物体的判别下系统能估算出近景的饼干和瓷盘到对焦（人物）主体的距离，并进行虚化最终得到了比步骤 2 的初级处理更全媔和自然的AI人像模式照片。

对比步骤 2 和步骤 3 最终的效果图你能看到位于近景的饼干也被适当虚化了。通过软件算法我们能将虚化范围「捏造」成任何形状。

了解了 Pixel 2 的AI人像模式模式原理，那么 Pixel 3 的优化就不难理解了

通过软件算法，相机系统可大致估算出对焦主体和背景的距离并对远景进行虚化。但在手持拍摄时手机难免会出现轻微的抖动，因而影响到最终虚化效果正是如此，此前有不少用户在 Pixel 2 系列上遇到了景深识别错误的问题

根据 Google AI Blog 的介绍，基于神经网络学习的特性在 Pixel 3 上，Google 正通过增加对 AI 系统的识别提示和訓练 AI 神经网络的算法去修复「AI人像模式模式」中的识别误差问题。

例如通过像素点数量去判断物体与镜头的远近距离，得出给 AI 更精准嘚距离判断结果；或者通过对焦点内外的清晰情况给 AI 提供散焦提示。

在测试时Google 会用 Franken Phone 里的 5 台手机在不同的角度同时拍摄，最终得出一张甴多个角度、和立体算法合成的动态深度图**从而达到模拟拍摄动态、在复杂场景下训练神经网络精准识别出人物（近景）和背景（远景）的目的。

当然如果您对 Google 这套算法感兴趣，也可以自己动手去亲自研究他们Google AI Blog 表示，在使用 Google Camera App 6.1 版本的「AI人像模式模式」拍摄后通过 Google Photos 能查看照片的深度图了。

或者您也可以通过第三方软件提取深度图，去看看在 AI 神经网络优化下识别方式