天边的美丽晚霞、午后的倾盆大雨、亲人朋友的开心笑脸......在这些场景下，你会做什么？相信有不少朋友都会选择将这一刻记录下来。在十几年前，大家的选择可能可能是数码相机，而智能手机在影像能力上的发展，则让这样的记录成为一件更方便、门槛更低的事情。
但随着智能手机市场的不断内卷，影像技术的发展方向似乎出现了变化。在各种影像技术的堆砌下，手机的相机界面变得越来越复杂，想拍出一张最佳效果的相片，往往需要进行复杂的调试，甚至还需要动用专业相机同款的RAW文件来进行处理。
的确，拥有更好的拍摄效果是消费者所希望的，但如果为了好的效果，用户就得成为熟悉各种影像参数的专业人士，那无疑违背了手机摄影“随手拍”的记录初衷。
好在，并非没有人意识到问题的存在，比如在移动影像有独特理解的vivo，就提出了专业创作者可以用它满足极限环境下的创作需求、普通人也可以通过简单操作收获令人动容的影像的理念。
简单来讲，vivo要为用户带来人性化的专业影像体验，那在这探索之道上，vivo又是如何做的呢？
1 专业影像，不用逼用户成为大师
在探讨技术之前，我们先来了解一下什么是“人性化的专业影像”。在vivo的表述中，这是一种适合所有人的影像能力。专业创作者可以用它满足极限环境下的创作需求，普通人也可以通过简单操作收获令人动容的影像。为了实现这一目标，vivo希望把各种复杂的影像技术和经验都放进手机，只需要简单地按下快门，就能创作出足够出色的作品。
为了实现这一目标，vivo构建了从技术到场景的复合算法矩阵，包括vivo原像引擎和超感人像系统、苍穹夜景系统这两大系统。其中vivo原像引擎从超清画质、臻彩还原、算力加速三个子模块全面构建底层基础算法能力；超感人像系统、苍穹夜景系统则基于“真实世界-成像系统-后处理算法”移动影像理论体系覆盖了从镜头到芯片的摄影全链路，形成了手机摄影算法的一体两翼。接下来就让我们来看看vivo影像技术矩阵能做些什么。
对摄影有所了解的朋友大概都知道，专业影像设备的优秀之处主要在于两方面：光学素质和色彩风格。
对于光学素质，一方面vivo通过光学感知系统对包括光学模组和镀膜等在内的硬件进行优化。比如VCS仿生光谱技术，通过改善Sensor QE光谱，提升信噪比和色彩还原能力，让传感器接收的原始信息不断接近人眼，打造良好的成像基础。另一方面，光学超分算法则通过对镜头的缺陷建模分析，恢复因硬件模组限制而损失的信息。同时将Denoise、Demosaic、Deblur等模块，进行耦合训练，形成了系统性的AI画质方案——超清画质引擎。可以实现多帧画质重建，达到更好的画质和更广的动态范围。
而在色彩风格上，臻彩还原引擎包含了智能白平衡和智能白加黑减等一系列算法，有效提升白平衡准确性和大面积“白”“黑”场景的曝光准确性，将vivo的色彩表现和影调观感优化到极致。
考虑到这些算法都需要在按下快门的一瞬间完成计算，硬件加速显然必不可少。vivo为此打造了算力加速引擎这样一套软硬结合的加速方案，vivo基于自研芯片和平台SoC设计研发了CV异构加速引擎和vDNN深度学习加速引擎，是分别针对传统CV算法和AI算法的加速引擎，可支撑多芯结合的异构加速，实现多信息协同并高速处理。
在日常拍摄中，我们最下力气后期的照片往往都是人像。手机影像也在很早的时候就拥有了一系列人像优化技术。vivo的“超感人像系统”架构于vivo 原像引擎之上。从人像感知——全局处理——局部处理，全方位地解决人像拍摄中的各种问题。分成三大核心技术模块：人像理解、人像美化、人像氛围。
想要优化人像成片，第一步就是要读懂人像信息。vivo“人像理解技术”会像专业修图师一般进行分区检测，对人脸进行语义重点和轮廓细节的提取，建立多达103个特征点的关键人脸坐标，点位精度误差小于2像素。同时，会对画面中的皮肤、手势、肢体关键点进行检测，主体分割IOU达到了96.15%的精确度，为静态人像重塑和动态人像抓拍提供了精细化的处理能力。
在手机对人像进行精确识别后，下一步就是进行针对性美化。这里vivo以不同年龄、性别、场景的数以百万计的素材，经过反复的机器学习成长，推出vivo全新升级的微米级焕肤塑颜技术，使皮肤观感更加自然、健康，也更好地保留了五官的立体感。
一张好的人像照片，除去精致的人像外，背景的氛围感同样重要。人像氛围融合技术基于人像语义理解，在影调、色彩、亮度、虚化等层面上进行人与场景的融合处理，实现人与景和谐、自然的效果。
而针对手机影像的另一大难点——夜景成像，vivo在原像引擎架构之上搭建的全新苍穹夜景系统，为用户提供从画质、影调到色彩全方位的夜景解决方案。
