Android 8.1 揭開強大相機功能,Google Pixel 2 首款自製 AI 圖像晶片究竟表現如何?

先前 Google 宣布 Pixel 2/XL 搭載首款 Pixel Visual Core 圖像晶片,隨著 Android 8.1 第二個開發者預覽版的發表 Pixel Visual Core 的真正效果也終於揭曉!
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本篇來自合作媒體 雷鋒網 ,INSIDE 經授權轉載。

10 月 17 日,Google 宣布 Pixel 2/XL 搭載了一塊 Pixel Visual Core 晶片,這塊晶片將在未來發布的 Android 8.1 系統中得到全面啟用。這一消息讓人們對 Pixel 2/XL 有了新的認識,也對 Pixel Visual Core 的具體表現有了新的期待。

如今伴隨著 Android 8.1 第二個開發者預覽版的發表,Pixel Visual Core 的真正效果也終於揭曉。

Android 8.1 來了,Google Pixel 2 的AI 芯片究竟表現如何?

如何啟用 Pixel Visual Core?

首先要明確,Google 這次推出的 Android 8.1 預覽版,可以在 Nexus 5X/6P、Pixel/XL 和 Pixel 2/XL 這六款設備上。然而由於只有 Pixel 2/XL 內建了 Pixel Visual Core,所以 Googel 為這兩款設備提供了不一樣的設置項,以便啟用 Pixel Visual Core。

要開啟 Pixel Visual Core,首先要開啟 Pixel 2/XL  的開發者選項。具體步驟如下:進入「Settings」;下滑,選擇「System」;選擇「About Phone」;多次點擊「Bulid Number」項,直到系統提示開發者選項已經開啟。

Android 8.1 來了,Google Pixel 2 的AI 芯片究竟表現如何?

開發者選項開啟之後,用戶就可以在開發者選項中找到 Debugging 區域,會發現一個名為 Carema HAL HDR+(HAL 的意思是 Hardware Abstraction Layer 的簡稱,中文名為硬體虛擬層)的按鈕;點擊該按鈕,就可以實現 Pixel Visual Core 的開關切換。

Android 8.1 來了,Google Pixel 2 的AI 芯片究竟表現如何?

需要說明的是,每進行一次開關切換,都需要重新啟動 Pixel 2/XL 手機。

目前 Pixel Visual Core 能做什麼?

其實,開啟這個 Pixel Visual Core 對 Google Pixel 2/XL 上原生相機應用的影響不大,因為原生相機已經在使用 Pixel Visual Core 來處理 HDR+ 圖片。

當然,對於開發者而言,他們可以利用 Android Carema API 將自家的第三方應用(比如說 Instagram)連接到 Pixel Visual Core,使第三方應用調用鏡頭時拍出來的圖片也具備 HDR+ 的技術加成。此外,Pixel Visual Core 還具備機器學習的能力,這也是開發者感興趣的地方。

然而,11 月 28 日,在安裝了 Android 8.1 第二個開發者預覽版之後,外媒 Tom's Guide 的編輯 Adam Ismail 卻驚喜而意外地發現,至少在自家的 Pixel 2 XL 手機上,Pixel Visual Core 已經在第三方應用 Instagram 的拍照效果上起到了作用。

為了對 Pixel Visual Core 進行測試,Adam 分別在它啟用前後,用 Pixel 2 打開 Instagram 拍攝了幾張對比照片。他發現其實這個晶片對拍照速度的影響並不大,但它對弱光環境下成像效果的影響卻是非常明顯。

來看下面這組圖:

Android 8.1 來了,Google Pixel 2 的AI 芯片究竟表現如何?

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第一張和第二張分別是關閉和打開 Pixel Visual Core 效果。第一張的整個畫面顯得比較亮,但是對暗部細節的處理就比較粗糙,尤其是在模型正下方的陰影處;而第二張呈現出了更多的暗部細節。

Android 8.1 來了,Google Pixel 2 的AI 芯片究竟表現如何?

另外一組圖像對比更加亮點:

Android 8.1 來了,Google Pixel 2 的AI 芯片究竟表現如何?

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從這組畫面可以看到,Pixel Visual Core 對畫面噪點的控制是驚人的。尤其是在兩張畫面的右上角,呈現出的成像差異巨大;前者在強光的照射下已經完全跑偏,而後者則能夠較為真實地呈現畫面細節。

Android 8.1 來了,Google Pixel 2 的AI 芯片究竟表現如何?

實際上,在發布之初,就曾報導過,Pixel 2/XL 的成像效果就非常好,而且具備 Dual Pixel 技術;DXO Mark 對它的評分為 98 分,居於第一位;現在來看,Pixel 2/XL 的這個第一名應該還有 Pixel Visual Core 的加持。

不過最終的問題依然是,在 Pixel Visual Core 的硬體加持之下,Google Pixel 2/XL 的銷量究竟會不會比前作有較大的提升呢?


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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