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OPPO大秀黑科技,推出FDF全维人像视频技术+全链路色彩管理两大新系统

中国经济周刊-经济网讯  11月18日,OPPO在“未来科技大会2020”上,首次推出了OPPO FDF全维人像视频技术系统,这是OPPO多年美颜技术积累的一次释放,是人像美学领域的一次进化,也是5G视频时代的一次革新。据透露,首款搭载OPPO全维人像视频技术系统的新品将于12月份问世。

此外,OPPO还有另外一个重磅创新科技在此次大会上正式亮相,那就是OPPO全链路色彩管理系统,这是面向未来广色域、高色深时代设计的首个Android全链路色彩管理系统,OPPO Find X3系列将首发搭载该系统。

OPPO发布FDF全维人像视频技术系统

OPPO发布FDF全维人像视频技术系统

FDF 全维人像视频技术系统,树立5G时代全场景视频美颜新标杆

“影像一直是OPPO坚持并且将长期坚持的赛道,在影像产品定义上始终坚持从用户出发,为让用户拍出自然、自信、动人的人像作品,我们在内部启动了魔镜专项,在不同的城市和Reno系列老用户、终端导购、人像精修师和妆容专家深入探讨他们认为拍得好的人像视频。出乎意料的是,几乎所有人都认为,好的人像视频不仅要做到人美,还要景美。基于这样的洞察,我们打造了OPPO FDF 全维人像视频技术系统。”OPPO影像产品经理田智坚表示。

据介绍,OPPO FDF 全维人像视频技术系统由感知人像和画质增强两大引擎组成,分别针对人像拍摄时的人物主体和整体画面进行针对性优化,共同实现人美、景美的拍摄效果,不管是单人还是多人,白天、夜间还是逆光,都可以实现全时段视频创作自由。

具体来说,感知人像引擎拥有AI人脸检测、AI超清人像、OFL肤质优化算法、人脸畸变矫正等功能,拒绝千篇一律,让拍摄的作品更自然、真实、动人。

而AI人脸检测通过对网络模型的优化,实现99.78%的检测准确率和25ms的单帧检测耗时,不管是拍视频还是拍照,都能快速的检测出人脸区域,为后续脸部优化圈定精确的范围。同时,AI算法在人脸区域标记了296个关键点来实现五官和轮廓细节的区分,并加入关键点是否可见判断、人脸角度判断等辅助信息,最终在业界权威的WFLW数据集上实现低至4.71%的NME,这套算法在移动平台上的运行帧率达到了200fps以上。

此外,AI超清人像在深度神经网络模型中设计了3个子模块对人脸进行超分计算、降噪优化和锐度优化。而OFL肤质优化算法能分别对肤色和肤质进行AI处理,拍摄时帮助用户去掉脸部瑕疵、优化皮肤表现、让整体气色更出众。这套算法可实现96.5%的皮肤区域的分割,面部皮肤精度达到了97.4%。“肤色检测”范围不仅包括脸部皮肤,也包括脖子和手部的皮肤,几乎涵盖在拍摄人像视频时会露出的所有皮肤区域。

OFL肤质优化算法还能实现AI祛瑕疵效果,智能识别区分天生特征和后天瑕疵的特征,实现更自然地祛瑕疵效果。斑、痘、眼袋等后天瑕疵会被去掉,泪痣等天生脸部特征得到保留。

OPPO推出全链路色彩管理系统

OPPO推出全链路色彩管理系统

手机色彩新突破,OPPO推出全链路色彩管理系统

OPPO在“未来科技大会2020”上推出的另外一个重磅创新科技,就是OPPO全链路色彩管理系统,这也是面向未来广色域、高色深时代设计的首个Android全链路色彩管理系统。

据介绍,OPPO全链路色彩管理系统包含全链路10bit及色彩管理两大核心技术。其中全链路10bit覆盖采集、编码、存储、解码、显示整条图像处理过程,在各环节均具备处理10bit数据能力,解决底层系统对于10bit图像信息不兼容问题。 同时,这也是手机行业里首次实现全链路的10bit 图片及视频拍摄。

在图像采集方面,OPPO的全链路色彩管理系统将搭载硬件级堆栈式 DOL-HDR 技术。DOL-HDR技术支持长中短曝光帧连续输出,能消除不同帧的输出时间间隔。相较于传统的时域多帧 HDR 技术,DOL-HDR技术拥有更高的信噪比、更高的动态范围,且更能规避鬼影现象。

OPPO的全链路色彩管理中将会采用更加先进的HEIF 格式进行封装存储。HEIF格式最高支持16bit 图像数据存储能力,还拥有更先进的压缩算法,相同的图像信息相比JPEG格式可节省 50% 的存储空间。

此外,OPPO全链路色彩管理系统对原生8bit图像解码器进行重构,研发出兼容10bit图像的解码方案。同时还对原生内存数据进行改造,适配10bit图像数据的存储结构,全面打通解码环节对于10bit图像信息的支持。

色彩管理作为OPPO全链路色彩管理系统中另一项核心技术,通过统一不同色域的色温一致性及对色域坐标数据进行分次处理,从而解决采集端和显示端因色域描述方式不同而造成的色彩偏差问题,能带给用户更精准的视觉体验。值得期待的是,OPPO表示2021年Find X3系列将会首发搭载全链路色彩管理系统。

编辑:孙冰

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