Можно смотреть на развитие технологий как со стороны «железок», так и со стороны софта. Думаем, что «железо» важнее ПО? Но это заблуждение. Без качественного софта аппаратное обеспечение становится бесполезным. Это касается не только процессоров, но и камер. Хороший модуль — это не залог качественных фотографий. Технически смартфоны ограничены в размерах, поэтому сегодня важен именно софт, отвечающий за обработку фотографий, а под софтом стоит понимать в том числе искусственный интеллект.
Идеально, когда софт улучшают совместно железом. Примером такого взаимодействия является технология компании Light. С помощью софта и множества камер, которые расположены под разным углом и имеют различное фокусное расстояние и другие характеристики, происходит магия. За этим определенно будущее, но пока мы остановимся лишь на софте.
Google Фото — это хороший пример работы AI. Google в 2013 году купила компанию DNNresearch, совместно с которой ей удалось натренировать нейросеть на основе изображении, вручную проанализированных обычными людьми. Например, перед нами фото озера, человек отмечает, что на фото озеро. В дальнейшем это фото пропускают через нейросеть, которая понимает, что перед ней озеро с помощью маркера и запоминает, как выглядит фотография.
Таким образом ребята обучили нейросеть, которая в облаке анализирует фотографии Google Фото и разбивает их на категории. Кроме того, за счёт постоянного распознавания нейросеть становится умнее, увеличивается точность, поэтому со временем стало возможной разбивка не по конкретным животным, например, а по типам объектов: «животные», «обед» и так далее.
Спустя год Apple выпустила аналогичное решение, но так как компания беспокоится о приватности, все фотографии анализирует не облачный сервис, а сам смартфон пользователя, который в течение дня производит разбивку на категории. И это лишь часть применения нейросети. Например, её применяют при создании эффекта размытия. Сначала нейросеть определяет объект в кадре, затем вторая камера создаёт карту глубины. Интересно это потому, что процесс распознавания человека в кадре происходит в реальном времени.
Но главным примером работы нейросети можно назвать различные режимы HDR. В случае с Google речь идёт об HDR+. Например, вот так фотографирует уже старый Google Pixel 2 XL благодаря нейросети (исходники):
Но еще более показательным является режим Night Sight на основе ИИ. Он анализирует фото и изменяет баланс белого и цвета, чтобы на выходе получился отличный результат. В последнее время компании стали использовать специальные процессоры, адаптированные под ИИ. В Apple A12 Bionic ИИ чип на 8 ядер! Неплохой рывок в этой области получился у Snapdragon 855, процессор в синтетических ИИ тестах сумел значительно обойти Snapdragon 845 и Kirin 980.
Вывод
Роль софта и ИИ растёт, а качество модуля камеры больше не так важно. Благодаря постоянному улучшению алгоритмов режимы на основе ИИ фотографируют всё лучше и лучше, поэтому в дальнейшем влияние софта в области камер будет лишь увеличиваться.