iPhone 12 對決 iPhone 11 「夜間模式」專業攝影師親自拍攝比較!

iPhone 11 還是 iPhone 12,夜間實拍差多少,本篇專業攝影師帶一次看!
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iPhone 12 夜拍模式 Photo Credit: Anfernee Shih
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iPhone 12 系列在上週五正式開賣,蘋果找來 IPPA 攝影獎的常勝軍攝影師 Paddy 趙培均和專業攝影師施信鋒,在陰雨綿綿、天氣很差的台北搶先測試 iPhone 12 及 iPhone 12 Pro 的相機性能。

Paddy 趙培均表示:「這次 12 Pro 在超廣角鏡頭也能夠開始應用夜間模式,使微光場景能夠有更多元的拍攝視野;而人像模式對於前後景的智慧判斷也越來越精準的趨勢(以實拍圖中可以發現被攝者的眼鏡邊框並未被判定為背景而糊化)」他建議用戶當啟動夜間模式拍攝時,畫面中心會出現十字線,在運算期間要盡可能的對正,以獲得最穩定清晰的成像。另外夜間模式在雜訊噪點的抑制能力也有提升。

Photo Credit: Anfernee Shih
Photo Credit: Anfernee Shih

施信鋒也針對 iPhone 11 與 iPhone 12 做了比較。

iPhone 11 Photo Credit: Anfernee Shih
iPhone 12 Photo Credit: Anfernee Shih

對直射光源拍攝的比較,11 系列都會出現線條狀的繞射光,12 則不會,而耀光的部分無法完全解決但有減輕。 

iPhone 11 Photo Credit: Anfernee Shih
iPhone 12 Photo Credit: Anfernee Shih
iPhone 11 Photo Credit: Anfernee Shih
iPhone 12 Photo Credit: Anfernee Shih

主鏡頭夜景模式比較,12 整體的銳利度都優於 11,但差距很有限,不仔細看其實看不出來,不過 12 系列演算出來的影像寬容度小一點,但實際的表現其實比較自然,相對接近眼睛看到的感覺。

iPhone 11 Photo Credit: Anfernee Shih
iPhone 12 Photo Credit: Anfernee Shih

超廣角變形的比較,可以看上方窗戶框線,12 明顯較接近直線,畫質上因為12系列的超廣角有支援夜景模式,也明顯優於 11。

iPhone 11 Photo Credit: Anfernee Shih
iPhone 12 Photo Credit: Anfernee Shih
iPhone 11 Photo Credit: Anfernee Shih
iPhone 12 Photo Credit: Anfernee Shih
iPhone 11 Photo Credit: Anfernee Shih
iPhone 12Photo Credit: Anfernee Shih


以上皆是超廣角的比較圖,有夜景模式的情況下,在低光源時畫質都是有明顯的差距。

雖然許多人認為 iPhone 11 開始就能顯著感受到 iPhone 在低光攝影上的表現,如今在超廣角上加入夜間模式,實現更多場景的拍攝,相信對於更多專業攝影師來說能創造出更豐富的影像。

iPhone 12 Pro 上配備的光學雷達掃描儀可在低光源環境下更快速進行自動對焦,進而實現「夜間」模式人像,這次 iPhone 12 系列在軟硬體上的緊密整合,實現更好的運算攝影功能,其實從以上的比較來是能看出有感差異,當然也要實際在更多場景中拍攝才知道整體相機拍攝效果,更多夜間人像及實測拍攝,可見本篇「iPhone 12、12 Pro 怎麼選? 夜拍、人像、寵物、超廣角一次看」。

核稿編輯:MindyLi

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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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