作者pujos (lks)
看板MobileComm
標題Re: [問題] 大螢幕性能拍照兼具的手機推薦
時間Wed Sep 30 22:00:55 2026
會問出這個問題
那就代表對你而言
完全沒差
相機拍攝優勢在哪？
商單、數毛、輸出印刷品
沒了
有這些需求的人
不用問
他自然會生出相機去拍攝
需要問
代表你沒這些需求
畫質
對你而言
是一點都不重要
你挑照片會挑上手機直出的
那都是很正常的事
※ 引述《gvmlve (小強)》之銘言：
: 剛剛看到youtube的影片
: 說10年前 任一台APS-C的2000千萬相機
: 都比現在 旗艦機2億畫素拍出來的照片好
: 這是真的嗎？
: 影片說 底大一級壓死人
: 感光元件大是很重要的
: 可是 手機是 在有限的手機空間內
: 盡量提供最好的畫質？
: 謝謝
-----
Sent from JPTT on my iPhone
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.138.37.30 (臺灣)
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/MobileComm/M.1790776858.A.F3E.html
※ 編輯: pujos (223.138.37.30 臺灣), 09/30/2026 22:01:37
1F：→ NassirLittle: 現在已經不只是計算攝影了 09/30 23:20
2F：→ NassirLittle: 是半真半畫時代 09/30 23:20
3F：→ NassirLittle: AI一半靠想像 光學同樣有瑕疵會失真 09/30 23:20
4F：→ NassirLittle: 沒那麼多人在乎是否忠實呈現人眼看到的畫面 09/30 23:20
5F：→ NassirLittle: 畫面好看就好 09/30 23:20
6F：→ NassirLittle: 而且審美才是最重要的 09/30 23:20
7F：→ NassirLittle: 相機資深愛好者當中也有很高比例審美低落者 09/30 23:20
8F：→ eyecolor : 這樣子說之前，要先知道計算攝影其實並非想像 09/30 23:20
9F：→ eyecolor : 而是把以往搖黑卡後製疊圖等抓出真實細節都機內做 09/30 23:20
10F：→ eyecolor : 要知道有沒有想像，最簡單的方式就是拿照片對實景 09/30 23:21
11F：→ eyecolor : 如果照片跟實景對的上，那就沒有AI想像成份在 09/30 23:21
12F：→ eyecolor : 或者直接一台單眼，一支手機同場景下去拍比細節 09/30 23:22
13F：→ eyecolor : 單眼有的，計算攝影也有，二邊去比就知道沒有假了 09/30 23:22
14F：→ eyecolor : 疊圖摳出細節，並不等同想像 09/30 23:23
15F：→ eyecolor : 這是數位攝影本來就該做到的事情，只是單眼擺爛太久 09/30 23:23
16F：→ eyecolor : 單眼廠商靠著底大，影像晶片爛到炸掉 09/30 23:23
17F：→ eyecolor : 才沒辦法發揮真正數位攝影的實力 09/30 23:23
18F：→ eyecolor : 現在只有手機能榨乾感光元件的性能而已 09/30 23:23
19F：→ eyecolor : 要是單眼廠商機內的影像晶片有手機那麼強 09/30 23:24
20F：→ eyecolor : 今天數位攝影的畫質跟細節還會再上好幾層樓 09/30 23:24
21F：→ eyecolor : 不能把單眼廠的不作為就把計算攝影說成鬼怪處理 09/30 23:24
22F：→ eyecolor : 計算攝影本來就是數位攝影應該要做的事情 09/30 23:25
23F：→ eyecolor : 而AI生圖，這就不是計算攝影.不能混在一起 09/30 23:25
24F：→ eyecolor : 感光元件本來就是數位訊號，成像是一連串數學運算 09/30 23:27
25F：→ eyecolor : 一直都是在做"計算攝影"..這才能夠成像 09/30 23:27
26F：→ NassirLittle: 這幾年AI參與程度越來越高了 09/30 23:27
27F：→ NassirLittle: 會無中生有細節 09/30 23:27
28F：→ NassirLittle: 最早是在月亮模式 09/30 23:27
29F：→ NassirLittle: 接著到高倍長焦 然後逐漸下放 09/30 23:27
30F：→ eyecolor : 跟AI生圖這是有很大的不同,部分不良安卓廠混淆觀念 09/30 23:28
31F：→ eyecolor : 這就是不良安卓廠做的壞事 09/30 23:28
32F：→ eyecolor : AI生圖本來就不能放進攝影環節裡面 09/30 23:28
33F：→ eyecolor : 偏偏說這樣子做不好，還會被消音 09/30 23:28
34F：→ eyecolor : 以前說月亮P圖的評測者都被消失了 09/30 23:29
35F：→ eyecolor : AI生圖就是AI生圖，這就是要特別註記的 09/30 23:29
36F：→ eyecolor : 不能把AI生圖放進計算攝影，這不能畫等號 09/30 23:30
37F：→ NassirLittle: 那只是你的理想 09/30 23:34
38F：→ NassirLittle: 實際上當前所有手機廠商的自動模式都有AI參與 09/30 23:34
39F：→ NassirLittle: 從場景識別 美顏 虛化 HDR 降躁 調色 調補細節 09/30 23:34
40F：→ NassirLittle: AI都已明確介入 09/30 23:34
41F：推 eyecolor : 計算攝影的AI只能用在現實既有的細節建立。 09/30 23:34
42F：→ eyecolor : 你要分清楚 09/30 23:35
43F：→ eyecolor : 跟造假是一點關係也沒有 09/30 23:35
44F：→ eyecolor : 本來攝影就是要追求人眼所見的高動態 09/30 23:35
45F：→ eyecolor : 單眼拍不出來那是那個影像晶片弱到炸掉 09/30 23:36
46F：→ eyecolor : 你不能把計算攝影追求人眼所見誤導成造假 09/30 23:36
47F：→ eyecolor : 你在逆光可以看清楚逆光下的人臉 09/30 23:38
48F：→ eyecolor : 本來就不該打閃光燈才能補足人臉的曝光 09/30 23:38
49F：→ eyecolor : 追求人眼高動態才是數位影像要做的事情 09/30 23:38
50F：→ eyecolor : 不能因為單眼的影像晶片爛了那麼久，把這當作標準吧 09/30 23:39
51F：→ NassirLittle: “如果照片跟實景對的上，那就沒有AI想像成份在” 09/30 23:44
52F：→ NassirLittle: 真實情況沒有那麼理想化 09/30 23:45
53F：→ NassirLittle: AI判定畫面中這區塊是頭髮、是衣服、是磁磚 09/30 23:45
54F：→ NassirLittle: 照片確實和實景位置符合 09/30 23:45
55F：→ NassirLittle: 但AI已經額外補上了原始沒有取得的資訊 09/30 23:45
56F：→ NassirLittle: 額外補上了細節紋理 09/30 23:45
57F：→ NassirLittle: 還調了它覺得更適合這畫面場景的亮度顏色 09/30 23:45
58F：→ NassirLittle: 手機廠商的定義下它不算AI生成 不需要註記 09/30 23:45
59F：→ NassirLittle: 然而實際上就是無中生有的成分 09/30 23:45
60F：推 eyecolor : 感光元件的原始訊號是可以用重構跟疊出抓出更多細節 09/30 23:45
61F：→ eyecolor : AI在這裡面只不過是加快細節的捕捉跟建立 09/30 23:46
62F：→ eyecolor : 最好的判定方式就是建立的成像照片現實細節有沒有 09/30 23:46
63F：→ eyecolor : 現實細節只有真實紋理，那麼這張照片就不是假的 09/30 23:47
64F：→ eyecolor : 最好的判定方式就是把該廠商的成像對照現實紋理 09/30 23:47
65F：→ eyecolor : 如果這家廠商老實，那麼計算攝影會算出真實細節 09/30 23:47
66F：→ eyecolor : 況且單眼廠在旗艦機早就把機內處理加入AI了 09/30 23:48
67F：→ eyecolor : 你要說單眼廠已經開始要造假的嗎 09/30 23:48
68F：→ eyecolor : 新的旗艦Canon R1本身的 DIGIC X 影像處理器 09/30 23:49
69F：→ eyecolor : 就包含深度學習 (Deep Learning) 的演算法 09/30 23:50
70F：→ eyecolor : 也就是AI 09/30 23:50
71F：→ eyecolor : RAW這東西本身本來就包含很多細節 09/30 23:51
72F：→ eyecolor : 只是看能不能把細節重現而已，這就要靠AI 09/30 23:51
73F：→ eyecolor : 但這跟你玩的AI生成是八竿子不相干的事情.不要混淆 09/30 23:52
74F：→ eyecolor : 另外RAW去馬賽克重構.白平衡基準建立.色彩矩陣轉換 09/30 23:54
75F：→ eyecolor : 這些本來就隨著演算法不同而有不同成像色調 09/30 23:54
76F：→ eyecolor : 影像晶片不一樣就算用同感光元件也會有不同RAW成像 09/30 23:54
77F：→ eyecolor : 這種色彩哪有什麼基準可言，完全是各廠商色彩學 09/30 23:55
78F：→ eyecolor : 同樣的亮度計算也一樣，數學方程式不一樣就不同明暗 09/30 23:56
79F：→ eyecolor : AI在這流程只是加速跟正確化，這沒有一定標準好嘛 09/30 23:56
80F：推 NassirLittle: 核心問題就一句話： 09/30 23:57
81F：→ NassirLittle: 依賴model prior的neural-network ML upscaler 09/30 23:57
82F：→ NassirLittle: 算不算AI繪圖？算不算無中生有？ 09/30 23:57
83F：→ NassirLittle: 我覺得算 看起來你覺得不算 09/30 23:57
84F：推 eyecolor : Neural reconstruction 解的是一個受觀測資料約束的 10/01 00:01
85F：推 xiaoyao : 網美攝影師表示：我在哪？ 10/01 00:02
86F：→ eyecolor : inverse problem 10/01 00:02
87F：→ eyecolor : 輸出 = data fidelity + model prior 10/01 00:02
88F：→ eyecolor : 也就是模型不能完全隨便畫，盡量符合原始感光資料 10/01 00:02
89F：→ eyecolor : 真正的生成式 AI 則可以在幾乎沒有對應光學觀測情況 10/01 00:03
90F：→ eyecolor : 由 prior 直接產生物體、紋理和內容。 10/01 00:03
91F：→ eyecolor : 所以兩者不是「有沒有 prior」的差別， 10/01 00:03
92F：→ eyecolor : 而是「輸出到底有多少受到 measurement 約束」。 10/01 00:03
93F：→ eyecolor : 多幀 super-resolution 透過手震、OIS 或影格之間的 10/01 00:04
94F：→ eyecolor : sub-pixel displacemen 10/01 00:04
95F：→ eyecolor : 本來就能增加空間取樣資訊 10/01 00:04
96F：→ eyecolor : 那是真的從額外 observation 裡恢復細節 10/01 00:04
97F：→ eyecolor : 不是全部靠 prior 猜。 10/01 00:05
98F：→ eyecolor : 要區分的不是 AI 有沒有猜， 10/01 00:05
99F：→ eyecolor : 而是它猜的部分有多少受到真實 observation 約束 10/01 00:05
100F：→ eyecolor : 猜測有沒有被錯誤宣稱成實際量測到的事實 10/01 00:06
101F：→ eyecolor : 兩件事情不能只因為底下都跑 neural network 10/01 00:06
102F：→ eyecolor : 就叫成同一件事 ><! 10/01 00:06
103F：推 maria001 : beyer轉rgb一定要猜，無限色階轉8bit也是要靠猜，A 10/01 02:47
104F：→ maria001 : I介入是猜的更準但也還是猜，反正結果好看就好 10/01 02:47
105F：推 timofEE : neural network會偵測到這是文字，然後就主動猜文字 10/01 09:30
106F：→ timofEE : 內容，把不存在的像素補上，也會特別銳化建築物邊緣 10/01 09:31
107F：→ timofEE : ，說這不叫ai我才不信 10/01 09:31
108F：推 cowcowleft : 你們兩要不自己加line私聊吧 10/01 11:52
109F：推 JOHN117 : 這個世界本身就是虛擬的 10/01 17:55