Se há uma coisa que quero do meu próximo telefone é menos IA na minha câmera

Eu não diria que sou um purista da fotografia (afinal, tiro fotos com uma Fuji), mas uma coisa que continua a me levar a usar minhas câmeras sem espelho, exceto as melhores câmeras de smartphone, é uma aparência mais natural para minhas fotos.

Não é que os smartphones sejam ruins por qualquer esforço de imaginação; algumas câmeras de smartphones são absolutamente brilhantes. Mas observe mais de perto e até mesmo os melhores aparelhos deixam sinais reveladores de superprocessamento; sejam texturas de pele excessivamente nítidas no modo retrato do Pixel ou sombras excessivamente escuras no algoritmo HDR da Apple.

Você não precisa acreditar apenas na minha palavra; a Internet está repleta de reclamações sobre processamento excessivo e artefatos encontrados até mesmo em alguns dos melhores telefones com câmera. E, no entanto, as marcas parecem determinadas a colocar ainda mais processamento em imagens móveis em busca de aumentos modestos na qualidade da imagem, em vez de apostar em melhores hardwares de câmera. Estou olhando para você, Samsung, e seus anos de especificações de câmera idênticas.

Praticamente para onde quer que você olhe, os smartphones mais recentes prometem usar IA (ou talvez devêssemos chamá-lo de aprendizado de máquina?) para melhorar a aparência de suas fotos – desde o zoom Pro Res 100x do Google e recursos “AiMAGE” incorporados, como pintura externa e restyling, no novo HONOR Magic 8 Pro, até o mecanismo fotônico nos iPhones mais recentes. Não podemos escapar e, no entanto, os resultados são, na melhor das hipóteses, mistos e, por vezes, completamente atrozes.

Por mais impressionantes que os recursos de zoom de longo alcance com infusão de IA do Google e do OnePlus pareçam à primeira vista, rapidamente nos cansamos de sua aplicação irregular. Os detalhes das texturas parecem bons, mas são impossíveis para assuntos humanos distantes, e esses dois têm algumas das melhores implementações de fotografia de IA no mercado atualmente. No outro extremo do espectro, o HONOR Magic 7 Pro do ano passado parecia muito pesado em todos os cenários em que usava IA. Felizmente, os novos modelos parecem ter atrasado um pouco as coisas.

Em vez de tentar tapar as rachaduras com IA, em todos os casos em que fomos decepcionados, esses telefones teriam um desempenho muito melhor simplesmente por terem um hardware melhor. O OnePlus 15 é um excelente exemplo de como mesmo pequenos downgrades de hardware obviamente produzem uma experiência inferior. Apesar de depender mais de seu motor DetailMax, o OnePlus 13 de maior especificação ficou em primeiro lugar durante nossas análises.

Por outro lado, o Xiaomi 15 Ultra e o OPPO Find X9 Pro são dois dos meus telefones com câmera favoritos do ano passado. Embora também se interessem por IA, ambos empregam alguns dos melhores hardwares do mercado, e não apenas em suas lentes primárias. Se você olhar para Apple, Google ou Samsung, eles ainda estão presos ao paradigma da pequena câmera periscópica, enquanto esses rivais passaram para sensores grandes, zooms de 200 MP com aberturas brilhantes. Honestamente, eu tiraria uma ótima foto de 20x em uma imagem AI 100x quase todas as vezes.

Estou ainda mais preocupado com os modelos econômicos que usam IA como um curativo barato para hardware de câmera inferior. Você não precisa ir muito longe para encontrar inúmeras reclamações sobre o processamento excessivamente agressivo de fotos, que só foi piorado pela inclusão de recursos agressivos de IA. Extras como aprimoramentos de retrato de IA, pintura externa e aprimoramentos de cena deveriam ser apenas isso – extras que podem melhorar uma foto já bonita, em vez de processar pesadamente dados de imagem que foram fundamentalmente comprometidos no início.

Quando bem feita, a IA pode ajudar os telefones acessíveis a preencher a lacuna com alternativas mais caras. Serei o primeiro a alardear as virtudes da fotografia computacional ao elevar telefones econômicos como o Pixel 9a do Google a uma qualidade quase emblemática. No entanto, até as fotos do Google tendem a ter uma certa aparência; para o bem ou para o mal, a abordagem baseada em algoritmos resultou em precisão de cores inferior e artefatos de ruído mais agressivos.

O software, até mesmo a IA, só pode fazer muito para melhorar a aparência do hardware da câmera além de suas capacidades físicas. Quanto mais você se apoia no algoritmo para corrigir as rachaduras, mais frequentes e óbvios se tornam os artefatos adicionados. Você não pode vencer a física e, quando se trata de tirar fotos brilhantes com detalhes reais, você ainda precisa de pixels grandes e ótica de alta qualidade para capturar essa luz. A IA não pode substituir um bom hardware.

Por mais desanimado que pareça com o hype da IA, ela ainda pode ser uma ferramenta incrivelmente poderosa para fotografia, mas só precisa ser usada da maneira certa. Em vez de alucinar detalhes que não existem, você pode aproveitar as qualidades matemáticas do aprendizado de máquina para melhorar os aprimoramentos de software existentes. A “IA” moderna é essencialmente um modelo estatístico glorificado, o que o torna muito bom na execução de tarefas de classificação e modelagem.

Já é amplamente utilizado em fotografia móvel para detecção de objetos e cenas, permitindo que as câmeras otimizem suas configurações para o seu ambiente. Essa é uma solução simples e eficaz que apoio totalmente, desde que os resultados sejam usados ​​para otimizar a qualidade da imagem, em vez de reinventar completamente as cores ou a iluminação.

A modelagem estatística torna a IA altamente eficaz na redução de ruído em comparação com algoritmos tradicionais, tanto para aplicações de qualidade de imagem quanto de vídeo e áudio. Os OEMs poderiam treinar modelos em seu hardware de câmera contra SLRs de sensores maiores e aproveitar as diferenças para resolver pequenas deficiências de desempenho, como ruído ou precisão de cores, sem repintar sua imagem em massa.

Se você não está convencido, confira esta incrível comparação entre algoritmos tradicionais e de redução de ruído de IA de Fstopperse isso foi há cinco anos. Quão útil isso seria para fotografia com pouca luz, especialmente em lentes zoom menores?

O problema com todas essas ideias é que elas são sutis por definição. Ajustar a cor e a faixa dinâmica apenas faz com que suas fotos pareçam mais limpas, o que não é exatamente uma apresentação animadora em comparação com a troca no atacado de partes do seu snap por outra coisa. É o mesmo que lançar novas tecnologias sofisticadas de hardware multi-ISO ou empilhamento HDR; eles são ótimos, mas não permeiam a consciência do consumidor.

A boa notícia é que a indústria móvel já começou a experimentar algumas dessas ideias. Anos atrás, a OPPO lançou seu silício MariSilicon X personalizado para melhorar fotos e vídeos com pouca luz, apenas para encerrar a ideia, provavelmente porque os principais SoCs rapidamente o alcançaram. Enquanto isso, a Apple vem melhorando gradualmente seu intensificador de detalhes Deep Fusion para aproveitar seus processadores mais recentes.

Da mesma forma, a Qualcomm há muito usa “IA” em seus ISPs Snapdragon para auxiliar no foco, exposição e equilíbrio de branco sensíveis ao contexto. Ele também suporta redução de ruído multiquadro e redução de ruído de vídeo 4K30 em seu mais recente chip 8 Elite Gen 5. Da mesma forma, o Tensor do Google tem sido a chave para aumentar a faixa dinâmica para HDR multiquadro e Zoom Super Res há muito tempo.

Algumas das ideias que mais defendo já estão aqui. No entanto, você precisará de smartphones de nível premium para se beneficiar deles, e ainda há muito mais que pode ser feito no processamento de imagens no domínio RAW com algumas das ideias mais inovadoras em fotografia computacional.

Se as marcas levarem a sério a realização de melhorias significativas, em vez de enigmáticas, nas capacidades das câmeras dos smartphones, elas terão que fazer mais desse trabalho menos glamoroso e menos exibicionista. Você pode ter os dois, é claro, mas os smartphones ainda têm muito a melhorar em relação ao obturador rápido, fotografia com pouca luz e ruído a longo alcance. Prefiro que eles se concentrem primeiro nos fundamentos e depois adicionem IA para ajuste fino, em vez de usá-la como uma solução rápida e preguiçosa para hardware defeituoso.