如果說手機和相機的拍照差距在哪方面最明顯，那應該要數淺景深的拍攝效果了。淺景深的效果，即我們常說的背景虛化效果就沒有那麼簡單了，淺景深效果主要依賴大光圈以及大尺寸感光元件，這兩者和體積小巧手機本身就是矛盾關係，因此依舊需要依靠演算法來實現。
目前手機實現淺景深效果的方法依舊是利用摳像演算法，將拍攝對焦主體獨立出來，再將其他區域進行虛化模擬處理，得到一張類似光學淺景深效果的照片。因此這裡最為關鍵的技術就是摳像，在人像拍攝場景，最難「摳」的，就是頭髮區域，由於幾乎沒有規律且髮絲極細，很多手機的演算法都會在此區域露餡。針對這些場景，一向以演算法見長的Google在近日釋出了一套針對自家Pixel 6系列手機的解決方案。
根據Google AI Blog介紹，這套新的人像模式解決方案利用的是Alpha Matting技術，該技術此前多用於電影製作領域，用於精確的摳像以及背景替換。Google將RGB原照片以及Alpha遮罩低解析度摳像輸入神經網路，利用MobileNetV3預測更高解析度、更加精確的遮罩，從而幫助主體從背景分離。
從部落格公佈的效果對比圖來看，這套演算法的摳像提升還是立竿見影的。樣本模特的髮型對於目前任意手機來說都是「地獄級」難度，Google能夠將捲髮的邊緣髮絲精細地勾勒出來，這樣的效果在此之前確實從未見過。透過區域性放大的對比圖可以看到，由於摳圖更加精細，因此髮絲邊緣的景深過度也相當精準，做到幾乎以假亂真的效果。
此外，為了使摳像主體的光線與背景相匹配，Google還使用了一種球形的裝置進行樣本採集，該裝置配備331個自定義彩色LED燈，一系列高解析度攝像頭和一組自定義高解析度深度感測器。利用多種角度的打光以及攝像頭的拍攝來模擬不同光線下，人像應當有怎樣的光線效果。
針對這項改進，Google也做了演示。演示中，Google將輸入的影象經過一系列的處理，並重新合成到新背景中，整體臉部的光照條件與背景也是較為符合的，相對於原圖，其光線在背景中並不會顯得特別的突兀。
值得一提的是，今年的Pixel 6手機是Google有史以來相機硬體最為強大的一代，在此之前，Google一直沿用相當老舊的CMOS進行演算法最佳化，其實際的成像效果雖然依舊出色，但仍然難以比肩最新的頂級拍照旗艦。也許也是意識到了硬體上的鴻溝難以跨域，Google在Pixel 6上使用了大底主攝，以求提升整體的拍攝能力。但實際的市場反饋似乎並沒有能夠與外界的期待相匹配，這似乎又是計算攝影重要性的一個有力佐證。
手機的硬體雖然重要，但在自動模式下，演算法仍然是使用者能夠得到的優質拍攝效果的最有力的依靠。此前有訊息稱Google手機計算攝影團隊有關鍵成員離職，而這套全新的人像演算法顯然給了Google手機使用者一個信心，不過目前我們收集到的內容也僅有Google官方的測試，具體的效果仍然需要等Pixel 6系列實裝之後，經由外界測試來進行評判好與壞。
