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当今旗舰电视最新画质技术,马上就被联发科搬(2)
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摘要:这项技术本身并不复杂,核心思路就是将场景中的不同物体按照“描边”的方式分割成几个区域,每个区域中的所有像素都可以用相同的标签来标记: 随
这项技术本身并不复杂,核心思路就是将场景中的不同物体按照“描边”的方式分割成几个区域,每个区域中的所有像素都可以用相同的标签来标记:
随着AI落地的技术越来越多,手机应用似乎也在进一步逼近想象力的极限。
但在不用车或是车内手机导航时,除了室内这种卫星信号无法触达的场所,高楼大厦林立的区域也同样需要用到手机高精度导航技术。
将照片分割成前景和不同区域的背景后,AI会针对每个区域的物体特性,分析并选取最合适的优化算法,“拆分式”地优化照片不同区域的效果。
现在居家看电影,大伙儿还是更愿意用电视。
事实上,这也并非联发科第一次针对手机AI技术进行布局了。
这其中就有与影像处理相关的研究,例如提出了一个名为CycleNet的框架,旨在提升AI识别拍摄场景中较深物体(即相对镜头的距离较远)的能力。
虽说随着自动驾驶和V2X等技术发展火热,如今车道级导航已经是车机标配。
至于高保真蓝牙音频这一方面,则主要是改进了音频编解码器和高带宽的技术,让音频传输效率和音质进一步up。
— 完 —
包括GPU、通信乃至导航等,同样是大伙儿期待在手机上能有进一步提升的硬件设备“技能点”。
这种情况下,手机究竟还有哪些可待提升的功能空间?
同理还有移动GPU增效方案,也在与移动光追同步进行,目的是在增加图像刷新率、分辨率和渲染复杂度的同时,保持芯片能效的优化,以实现软硬件同步跟进的效果。
毕竟在同等条件下,电视的屏显和画质摆在那里,手机再怎么升级屏幕,沉浸感还是没有电视好。
然而,在计算摄影研发过程中,团队在计算机视觉方面遇到了一些算法优化极限。
至于我们多久会在手机上见到这样的AI技术?还得看联发科的速度了(doge)
例如,上图中站在背后的路人、和毯子上正在拍照的两个主角,虽然都属于“人”这一标签,但需要进行的处理却截然不同,一个需要抠图并智能消除、另一个需要智能美颜算法:
只不过相比于去年这一热点概念的提出,今年移动光追已经逐渐成为手机上一个可以预见的功能性卖点,而且还会随着技术的成熟普及到更多手机设备上。
要知道在智能电视市场,联发科智能电视芯片至今已助力累计超过20亿台电视产品在全球各地上市,是这一领域的领导厂商,画质增强技术更是早有积淀。
萧箫 发自 凹非寺
从联发科在技术沟通会上透露的情况来看,芯片厂商针对手机游戏性能提升的侧重点仍然在移动光追上。
例如针对蓝天的优化,基于色彩增强算法让天色看起来更明亮;针对建筑物的优化,则主要在对比度和锐利度上,如结合超分辨率等算法,让建筑物的窗户等细节看起来更清晰……
甚至有一种观点认为,目前能提升手机性能和创造力的就只有AI技术了。
具体来说,通过AI来进行画质增强的技术又可以被分为几类技术,包括AI图像语义分割技术、景深估计技术和智能优化技术等。
再到2021年至今强调的“每瓦有效算力”指标,即APU长时间运行的功率大致在1W左右,联发科在这方面强调的始终是“开源节流”,优化AI的能耗。
AI的理解能力,如何合理切分照片的前景和背景;AI的决策能力,如何选择各区域的优化算法;受限于手机体积,AI算法的功耗不能太大……
最早从2018年Helio P90强调提升AI算力速度、同时推出包含剪枝在内一系列优化算法的AI计算平台NeuroPilot v2.0,到2020年的天玑1000+的MiraVision画质引擎和APU3.0;
当年10月份推出的Helio P70处理器,着重提升了多帧降噪 (MFNR)方面的性能,即通过一次性拍摄多张照片,随后通过计算每个位置对应的多层像素均值进行输出,提升照片的清晰度。
针对这几点,联发科对应地研发了几种算法,来“配合”语义分割算法打出组合拳。
△例如像素4标签路人,像素3标签蓝天
而随着联发科MPE(MEMS-sensor Positioning Engine)融合技术的发展,结合传感器(陀螺仪、加速度计等)+全球卫星导航系统的导航技术也将应用到手机上,极大增加室内定位和弱信号区域的导航精度。
随着明年Wi-Fi 7标准的发布,WiFi吞吐量、稳定性和时延还会有进一步的改善,到那时候手机上即时刷剧打游戏的体验也会再度提升。
文章来源:《电视技术》 网址: http://www.dsjszz.cn/zonghexinwen/2022/1023/1875.html