Последние несколько лет с камерами в смартфонах происходит нечто странное. Устоявшиеся лидеры рынка — Apple, Google, Samsung — словно застряли на месте. Каждое новое поколение приносит косметические улучшения: чуть больше мегапикселей, чуть точнее автофокус, чуть лучше ночной режим. Но прорыва, сопоставимого с тем, что когда-то совершил портретный режим или ночная съёмка на Pixel, не было уже давно.

А вот китайские производители — Vivo, OPPO, Xiaomi, Huawei — за тот же период совершили колоссальный рывок. Они больше не догоняют западных и корейских конкурентов. Они задают тренды.

Возникает закономерный вопрос: что происходит? Почему китайские компании так резко вырвались вперёд? Что они делают принципиально иначе? И самое главное — действительно ли речь идёт о технологическом прогрессе, или же всё это не более чем ловкий трюк с нейросетями?

В этом материале мы подробно разберёмся в ситуации. Значительная часть анализа будет посвящена компании Vivo — не в порядке рекламы, а потому что именно на примере их технологий проще всего проследить, куда движется вся индустрия мобильной фотографии. Vivo открыто публикуют свои научные работы, их инженеры охотно отвечают на вопросы, а количество накопленного исследовательского материала позволяет провести по-настоящему глубокий разбор.

Мы объясним, как устроен «китайский» портретный режим и почему смартфоны внезапно научились безупречно обрабатывать каждый волосок на голове модели. Поговорим о главной болезни современных камерофонов — так называемой нейромазне: откуда она берётся и почему раздражает пользователей. А в конце попробуем ответить на вопрос, который многие задают уже вслух: стоит ли Apple, Google и Samsung начинать нервничать? Или, быть может, уже поздно.

Информация, собранная в этой статье, уникальна — часть данных получена напрямую от инженеров Vivo Camera Research и не публиковалась ранее в русскоязычных источниках.

Вычислительная оптика: как всё началось

2016 год. Apple совершают очередную «революцию». В iPhone 7 Plus появляется вторая камера на задней панели — телефото-модуль. По меркам того времени решение далеко не очевидное. Но именно с этого момента принято отсчитывать эпоху вычислительной оптики в мобильной фотографии.

Чтобы понять, почему это событие стало столь значимым, необходимо вспомнить базовые принципы. Фотографии, сделанные большими профессиональными камерами, привлекают нас по нескольким причинам: высокая детализация, точная цветопередача, широкий динамический диапазон. Но главное — характерное, приятное глазу размытие фона, известное как боке.

По первым трём параметрам — детализации, цветам и динамическому диапазону — мобильные камеры к тому моменту уже довольно близко подобрались к профессиональным. В этом помогли быстрые процессоры и всё более совершенные алгоритмы обработки. Однако боке — это явление чисто оптическое. Для того чтобы получить красивое, естественное размытие фона, необходим большой объектив и большой сенсор. Разместить всё это в тонком корпусе смартфона физически невозможно. Таковы законы оптики, и никакая инженерия не способна их обойти.

Но маркетинг Apple, образно говоря, не привык считаться с подобными ограничениями. Было объявлено, что отныне iPhone снимает как профессиональная камера. Так родился знаменитый портретный режим.

Портретный режим: первые шаги

Идея, реализованная в Купертино, была элегантна в своей простоте: раз получить красивое боке оптическим путём невозможно — попробуем вычислить его математически.

Когда смартфон пытается программно имитировать размытие фона, перед ним встаёт одна главная задача: понять трёхмерную структуру сцены. Иными словами, необходимо построить так называемую карту глубины. Это чёрно-белое изображение, в котором закодировано расстояние от каждой точки сцены до объектива камеры. Чем светлее пиксель — тем он ближе к камере; чем темнее — тем дальше.

Возникает ключевой вопрос: откуда вообще взять эти данные о расстоянии? У человека для определения глубины есть два глаза, работающих совместно. Apple пошли тем же путём: раз у iPhone теперь две камеры сзади — почему бы этим не воспользоваться?

Так в портретном режиме iPhone начал снимать сцену одновременно на две камеры и по разнице между полученными изображениями вычислять карту глубины — по принципу стереоскопического зрения, свойственного человеку.

Однако полученная таким образом карта оказывалась весьма грубой. Поэтому Apple сразу дополнили систему алгоритмами машинного обучения, призванными сгладить края и исправить наиболее очевидные ошибки.

Результат получился… терпимым. При условии, что зритель не всматривается слишком пристально. Первые версии портретного режима работали исключительно с лицами людей. Алгоритм старался удерживать в фокусе лицо, а всё остальное аккуратно замыливал — во многом для того, чтобы замаскировать огрехи сегментации и неточности в карте глубины.

Иными словами, несмотря на громкие маркетинговые заявления, до реальной замены большой оптики было ещё очень далеко.

Google Pixel 2: вторая камера не нужна

Прогресс, однако, не стоял на месте. Уже через год в игру вступила компания Google со своим Pixel 2 — и продемонстрировала, что для создания портретного размытия вторая камера вообще не обязательна.

Вместо неё инженеры Google использовали фокусировочные субпиксели единственного сенсора — технологию PDAF (Phase-Detect Auto-Focus, фазовый автофокус). Суть её в том, что каждый пиксель матрицы фактически разделён на два субпикселя. Камера получает два почти идентичных изображения, между которыми существует микроскопический параллакс — ничтожный сдвиг, обусловленный тем, что свет попадает на каждый субпиксель под чуть разным углом.

Этой минимальной разницы между двумя изображениями оказалось достаточно, чтобы строить карту глубины не хуже, чем у iPhone. То есть тоже — весьма посредственно.

В последующие годы все производители двигались по накатанной колее. Алгоритмы становились умнее, сегментация — аккуратнее, края — чище. К двум камерам добавлялся LiDAR-сканер (Apple), Time-of-Flight сенсоры (Samsung, Huawei), всё более сложные нейросетевые модели для определения глубины.

Но за почти десять лет ни один производитель так и не научился идеально имитировать реальную оптику.

Портретный режим оставался инструментом «для домашнего альбома и социальных сетей». Приемлемым — но далёким от совершенства. Любой, кто хоть раз всматривался в границы между объектом и размытым фоном на портретном снимке со смартфона, видел характерные артефакты: ореолы вокруг волос, размытые кончики ушей, резко «обрезанные» контуры плеч.

Vivo входит в игру

И тут к игре подключилась компания Vivo. Без громких пресс-конференций, без обещаний революции, без хвастливых слайдов с надписью «лучшая камера в истории» — их смартфоны просто начали фотографировать на уровне, который заставил индустрию обратить внимание.

Размытие — естественное. Каждый волосок, каждая ниточка, каждая шерстинка — идеально проработаны. Количество ошибок сведено к минимуму. Некоторые кадры откровенно трудно отличить от снимков, сделанных на полноценную беззеркальную камеру.

Как компания, которую за пределами Китая многие знают лишь понаслышке, сумела сделать то, что лидеры рынка не добились за десять лет?

Логичное предположение: они нашли способ строить идеальную карту глубины. Но нет. Ответ оказался куда более неожиданным.

В Vivo честно признали: построить точную карту глубины на смартфоне — задача нерешаемая в принципе. Ограничения, заложенные в самой физике маленького сенсора и короткого базиса между камерами, не позволяют этого сделать. Но вместо того чтобы биться головой о стену, инженеры Vivo нашли обходной путь.

Они решили создавать весь размытый фон целиком. Генерировать его с нуля.

Да, именно так. Тот красивый размытый фон на портретных снимках со смартфонов Vivo — это не результат «умного» размытия исходного изображения. Это генерация. И, забегая вперёд, скажем, что размытие — далеко не единственное, что генерируется.

Но прежде чем хвататься за сердце и обвинять Vivo в «нейросатанизме», стоит разобраться в том, как именно работает эта технология. Потому что она, по существу, гениальна.

Диффузионные модели: почему боке на смартфонах не работало

Чтобы понять, в чём заключается прорыв Vivo, необходимо сначала осознать, почему все предшествующие методы имитации боке неизбежно давали сбой.

Ахиллесова пята всех существующих алгоритмов программного размытия — это области с так называемым разрывом глубины. Границы, где происходит резкий переход от близких объектов к дальним: контур головы на фоне далёкой стены, пальцы руки перед размытым пейзажем, прядь волос, выбившаяся из общей массы.

Именно на этих границах даже самые продвинутые алгоритмы начинают давать ошибки. Причина фундаментальна: все существующие методы строго опираются на карту глубины. Если в карте есть неточности — а они неизбежны, — то неточности возникнут и в размытии. Избежать этого практически невозможно в местах, где присутствует множество мелких деталей: волосы, мех, ветви деревьев, складки ткани.

В результате алгоритм попадает в одну из двух ловушек.

Либо он размывает то, что размывать нельзя — и вокруг объекта появляется характерный мутный ореол, «свечение», которое мгновенно выдаёт программную природу размытия.

Либо, напротив, не размывает то, что следовало бы — и по контуру объекта возникают жёсткие, неестественные края, словно фигуру вырезали ножницами и наклеили на размытый фон.

Самое обидное в этой ситуации — всё остальное может быть сделано безупречно: экспозиция, цвета, общая композиция, характер размытия вдали от границ. Но эти мелкие дефекты на переходах мгновенно бросаются в глаза и разрушают всю иллюзию.

У Vivo же — именно там, где все прочие спотыкаются, — внезапно всё работает. Как?

Ответ связан с технологией, которая в последние годы перевернула всю индустрию генеративного искусственного интеллекта. Речь о диффузионных моделях — тех самых нейросетях, на которых построены Midjourney, Stable Diffusion и их многочисленные аналоги. Именно они генерируют бесконечные потоки изображений: от фотореалистичных портретов до фантастических пейзажей.

Рассуждение инженеров Vivo было логичным: если диффузионная модель способна генерировать любые изображения в высоком разрешении с впечатляющей детализацией — почему бы не обучить её генерировать изображения с оптически корректным размытием?

Так появился алгоритм BokehDiff.

Как работает BokehDiff

BokehDiff — это диффузионная модель, построенная на базе архитектуры Stable Diffusion XL. Разработчики этого не скрывают: соответствующая научная работа опубликована в открытом доступе на arxiv.org и была принята на конференцию ICCV 2025 — одну из наиболее авторитетных площадок в области компьютерного зрения.

Однако работает BokehDiff совершенно нестандартно.

Для понимания необходимо кратко напомнить, как функционируют обычные диффузионные модели. По своей сути это чрезвычайно продвинутые системы подавления шума, наделённые, образно говоря, богатым воображением.

Базовый принцип прост. Модели предъявляется изображение, состоящее из случайного шума, и даётся указание: «На этой картинке — суслик. Убери шум и покажи суслика». Модель шаг за шагом удаляет шум, на каждом этапе «воображая» всё больше деталей. Через сотню, две сотни, пять сотен итераций шум исчезает — а суслик действительно появляется.

Существует и другой сценарий использования. Берётся готовое изображение в низком качестве, к нему добавляется шум, а затем модели сообщают: «На самом деле это превосходная фотография в высоком разрешении. Просто шум мешает её разглядеть». Нейросеть послушно удаляет шум и попутно дорисовывает детали, которых в исходном изображении не существовало.

Но в этом подходе кроются две фундаментальные проблемы.

Во-первых, диффузию невозможно применить «чуть-чуть». Каждый раз, добавляя шум к изображению, мы разрушаем его исходную структуру и затем собираем заново. В процессе картинка неизбежно меняется: модель привносит собственные «фантазии», искажает детали, подменяет текстуры.

Во-вторых, сотни итераций — это огромные вычислительные затраты. Для серверных GPU это терпимо, но для мобильного процессора — совершенно неприемлемо. Пользователь не станет ждать минуту, пока смартфон обработает портретный снимок.

Требовался алгоритм, который работает быстро, не фантазирует лишнего и при этом соблюдает физику оптического размытия.

И здесь инженеры Vivo в буквальном смысле перевернули саму идею диффузионных моделей.

Они решили вообще не добавлять шум к исходному изображению. Вместо этого они взяли чёткую, необработанную фотографию — без каких-либо изменений — и «сказали» нейросети: «Это зашумлённая версия снимка с боке. Найди этот шум и удали его. Но главное — сделай всё за один проход».

С точки зрения нейросети, чёткое изображение — «неправильное». Оно «испорчено шумом», который скрывает под собой «истинную» размытую версию. Задача сети — найти этот «шум» и удалить его. И попытка — всего одна.

Результат превзошёл ожидания. Никаких сотен итераций. Никаких неконтролируемых фантазий. На выходе — аккуратное, визуально убедительное боке за один вычислительный шаг.

PISA: физика на страже реализма

Но одной лишь генерации недостаточно. Принципиально важно, чтобы размытие выглядело не просто красиво, а оптически корректно — как у настоящей камеры с большим объективом.

Поэтому в архитектуру BokehDiff встроен специализированный модуль, выполняющий роль строгого надзирателя за физической достоверностью результата. Он называется PISA — Physics-Inspired Self-Attention, «физически вдохновлённый модуль самовнимания».

Чтобы понять его роль, нужно знать, что в обычных диффузионных моделях механизмы самовнимания (self-attention) отвечают за общее понимание структуры изображения. Они следят за композицией и обеспечивают целостность: без них нейросеть могла бы нарисовать глаз «где-нибудь» в произвольном месте; с ними она понимает, что глаз должен располагаться строго определённым образом относительно носа, рта и другого глаза.

В BokehDiff модуль самовнимания выполняет иную задачу. PISA следит не за композицией картинки, а за физикой размытия, контролируя соблюдение трёх ключевых принципов.

Первый принцип — сохранение энергии (Energy-Conserved Normalization). Свет не возникает из ниоткуда и не исчезает бесследно. Когда пиксель размывается, его яркость не пропадает — она перераспределяется между соседними пикселями. PISA следит за тем, чтобы суммарная яркость сцены оставалась неизменной. Это устраняет тёмные пятна и засветы, типичные для программного размытия.

Второй принцип — ограничение кругом нерезкости (Circle-of-Confusion Spatial Constraint). В реальной оптике всё устроено просто: чем дальше объект от плоскости фокусировки, тем сильнее он размывается. PISA воспроизводит эту зависимость программно. Модуль берёт карту глубины, выбранную точку фокусировки и виртуальную диафрагму, после чего для каждого пикселя рассчитывает допустимый радиус размытия. В итоге степень размытия не скачет хаотично от пикселя к пикселю: объекты вблизи фокуса остаются чёткими, удалённые плавно уходят в боке, а размер кружков нерезкости определяется значением виртуальной диафрагмы — в точности как у настоящего объектива.

Третий принцип — маска самоокклюзии (Self-Occlusion Mask). Это, пожалуй, самый важный из трёх. PISA следит за тем, чтобы размытый фон не «наезжал» на объекты переднего плана. Модуль попиксельно строит маску видимости, определяя, что принадлежит переднему плану (и должно располагаться «поверх» всего), а что является фоном (и уходит на задний слой).

Именно благодаря маске самоокклюзии алгоритм столь успешно справляется с волосами, шерстью, нитками и полупрозрачными деталями — теми самыми элементами, на которых неизменно спотыкались все предшествующие методы. Границы остаются чистыми, без ореолов и грубых краёв.

И ещё одно важное следствие: даже если карта глубины содержит ошибки (а она неизбежно их содержит), на финальном результате это почти не сказывается. Почему? Ответ — в том, как модель обучали.

Как приручить BokehDiff: секрет обучающих данных

Классическая проблема в мире нейросетей — качество обучающих данных. Чтобы обучить алгоритм уровня BokehDiff, в идеале необходимы тысячи, а лучше десятки тысяч идеальных пар фотографий: одна — полностью резкая, и она же — с настоящим оптическим боке, снятая в абсолютно идентичных условиях.

Где взять такой массив данных? Снять его на реальную камеру невозможно: между двумя кадрами камера неизбежно чуть сдвинется, изменится освещение, подует ветер — а для обучения критична даже минимальная разница между парами. Создать датасет средствами трёхмерного рендеринга тоже не выход: сгенерированные сцены выглядят неестественно и «пластмассово», а обученная на них модель будет плохо работать с реальными фотографиями.

Инженеры Vivo нашли остроумное решение. Раз они и так работают с диффузионными моделями, способными генерировать фотореалистичные изображения, — почему бы не сгенерировать идеальный обучающий датасет? Процесс был устроен следующим образом. Сначала было собрано большое количество реальных, высококачественных фотографий фонов, снятых с максимальной резкостью и глубиной. Затем поверх этих подлинных фонов с помощью диффузионных моделей генерировались фотореалистичные объекты переднего плана: люди, животные, предметы — причём сразу с альфа-каналом, то есть с идеально проработанной прозрачностью и краями. После этого фон размывался физически корректным образом — с учётом точно известных параметров: расстояния до каждого объекта, диафрагмы, фокусного расстояния.

В результате получился датасет, о котором можно только мечтать: идеальные пары фотографий — резкая и размытая версии — с любой диафрагмой на выбор и безупречной маской сегментации.

Но самое интересное — и самое принципиальное — решение последовало далее. В реальности ничего идеального не бывает. Карта глубины, которую смартфон строит в полевых условиях, всегда содержит ошибки, шум и неточности. Поэтому при обучении инженеры начали целенаправленно портить карту глубины, подаваемую на вход модели. Вносили ошибки, шум, снижали точность и разрешение — имитируя те несовершенства, с которыми алгоритм неизбежно столкнётся в реальной жизни.

В результате BokehDiff научился не полагаться слепо на карту глубины и не «паниковать» из-за ошибок, а принимать решения по контексту — опираясь на своё «понимание» того, как должно выглядеть оптически корректное размытие. Именно поэтому на практике алгоритм демонстрирует поразительную устойчивость к неточностям входных данных.

Можно без преувеличения сказать, что BokehDiff — это прорыв в вычислительной оптике, которого индустрия ждала почти десять лет.

Тем не менее необходимо сделать оговорку. На момент публикации этого материала (середина 2025 года) BokehDiff используется только в новейших флагманах Vivo 300-й серии, и то не во всех режимах. К примеру, портретная съёмка на фронтальную камеру по-прежнему опирается на более ранние методы обработки. Но компания заявляет о планах по значительно более широкому внедрению алгоритма в будущих устройствах.

Нейромазня: слон в комнате

BokehDiff — далеко не единственная нейросеть, работающая в камерах смартфонов Vivo. И если портретное размытие вызывает преимущественно восхищение, то другие нейросетевые модели порождают куда более противоречивые чувства.

Прежде чем перейти к деталям, уместен вопрос: откуда вообще стало известно, что именно алгоритм BokehDiff используется в смартфонах Vivo — и конкретно в моделях X300 и X300 Pro?

Ответ прост. Был отправлен запрос напрямую одному из авторов научной работы — ведущему инженеру подразделения Vivo Camera Research. И он ответил. Более того, он не только подтвердил предположение относительно BokehDiff, но и предоставил информацию о четырёх других моделях, которые уже функционируют в камерах смартфонов Vivo прямо сейчас.

Все четыре модели, как и BokehDiff, являются диффузионными. Но есть принципиальное отличие: они не размывают детали, а, напротив, дорисовывают их.

Модель первая: TSD-SR — универсальное сверхразрешение

TSD-SR (One-Step Diffusion with Target Score Distillation for Real-World Image Super-Resolution) — алгоритм повышения чёткости и детализации. Он работает практически постоянно, обрабатывая все фотографии целиком — вне зависимости от режима съёмки.

Как и BokehDiff, модель функционирует в один шаг, что делает её примерно в сорок раз быстрее аналогичных диффузионных алгоритмов сверхразрешения. При этом, согласно опубликованным бенчмаркам, TSD-SR демонстрирует лучшее качество среди всех конкурирующих методов.

Результаты действительно впечатляют. На сравнительных иллюстрациях, приведённых в научной работе, видно, как алгоритм восстанавливает мельчайшие текстуры оперения птиц, структуру радужной оболочки глаза, узоры на крыльях бабочек — детали, которые в исходном изображении были либо смазаны, либо отсутствовали вовсе.

Модель вторая: TriFlowSR — сверхразрешение для архитектуры

TriFlowSR (Ultra-High-Definition Reference-Based Landmark Image Super-Resolution with Generative Diffusion Prior) — узкоспециализированный алгоритм сверхразрешения, предназначенный исключительно для архитектурных объектов.

Результаты этой модели выглядят почти невероятно. Размытые, едва различимые декоративные элементы зданий — лепнина, черепица, резьба по камню — после обработки приобретают такую степень детализации, что возникает ощущение, будто фотография была переснята с близкого расстояния.

Отдельного внимания заслуживает сравнение с универсальным TSD-SR на тех же архитектурных сценах: специализированная модель неизменно выигрывает. Это объясняет, зачем в смартфон необходимо интегрировать сразу несколько разных нейросетей: универсальный алгоритм в принципе не способен достичь того качества, которое обеспечивает модель, обученная на узком классе изображений.

Модель третья: TADiSR — сверхразрешение для текста

TADiSR (Text-Aware Real-World Image Super-Resolution via Diffusion Model with Joint Segmentation Decoders) — ещё один специализированный алгоритм, на сей раз ориентированный на текст в изображениях.

Номера домов, уличные вывески, надписи на этикетках — всё, что при цифровом увеличении обычно превращается в нечитаемую кашу, TADiSR аккуратно восстанавливает, возвращая буквам чёткие очертания. Практичная и полезная технология, не вызывающая никаких этических вопросов.

Модель четвёртая: AuthFace — и тут начинаются проблемы

AuthFace (Towards Authentic Blind Face Restoration with Face-oriented Generative Diffusion Prior) — модель реконструкции лиц. И именно на ней Vivo, мягко говоря, споткнулись.

Когда смартфон дорисовывает детали архитектуры или повышает чёткость текста — никто не возражает. Пользователи рады дополнительным деталям. Но когда нейросеть начинает «работать» с лицами людей, отношение меняется кардинально.

Что, как правило, первым делом делает новый владелец смартфона Vivo? Ищет способ отключить все бьютификации и нейросетевую дорисовку лиц. Профильные форумы переполнены жалобами и рецептами «как это выключить». Увы, сделать это безболезненно и без компромиссов — практически невозможно.

Но в чём причина недовольства? Неужели алгоритм плох? Отнюдь. С технической точки зрения AuthFace — один из лучших в своём классе. На сравнительных иллюстрациях из научной работы хорошо видно: там, где конкурирующие модели (GFP-GAN, CodeFormer, DR2, BFRffusion, SUPIR) выдают откровенные артефакты и деформации, AuthFace показывает весьма достойный результат.

Но — не идеальный. И в этом заключается ключевая проблема.

Если нейросеть дорисовала лишнюю травинку на газоне или несуществующую текстуру на кирпичной кладке — это, по большому счёту, никого не волнует. Но если она добавила или изменила хотя бы одну деталь на лице — морщину, родинку, форму брови — это ошибка, которой нет прощения. Человеческий мозг натренирован распознавать лица с невероятной точностью, и любое, даже незначительное отклонение от ожидаемого вызывает мгновенное ощущение «неправильности».

Аналогия с кулинарией здесь напрашивается сама собой. Нейросети в камере — как приправы в блюде. Применённые уместно и в меру, они превращают пресную кашу из серых пикселей во вкусную, аппетитную фотографию. Но стоит переборщить — и блюдо становится несъедобным.

У китайских производителей уже есть все необходимые ингредиенты. Осталось лишь немного подправить рецепт — найти правильный баланс между агрессивной обработкой и естественностью. Впрочем, не исключено, что дело попросту в различии вкусов: внутренний рынок Китая традиционно благосклонен к заметной обработке лиц, тогда как западная и российская аудитория предпочитает естественность.

Аппаратный фундамент: железо и оптика

Если до сих пор речь шла преимущественно о программных алгоритмах, то теперь пришло время взглянуть на аппаратную составляющую — и понять, почему крупнейшим брендам действительно есть о чём беспокоиться.

На протяжении многих лет Apple, Samsung и Google продавали по премиальной цене довольно среднее — по нынешним меркам — железо. Сенсоры в их смартфонах меньше, чем у китайских конкурентов. Оптика слабее: хроматические аберрации, потеря резкости по краям кадра и, в случае Apple, ставшие притчей во языцех блики от ярких источников света.

Справедливости ради, долгое время это работало. За счёт превосходных алгоритмов обработки, мощных специализированных чипов и жёсткой вертикальной интеграции аппаратного и программного обеспечения те же iPhone, пусть и не блистая по «железным» характеристикам, стабильно выдавали качественный и, что не менее важно, предсказуемый результат. Пользователь знал: нажал кнопку — получил хорошую фотографию. Без сюрпризов.

Сейчас ситуация изменилась. iPhone стабильно уступают китайским флагманам в слепых сравнениях фотографий. Причём речь не только о Vivo — они проигрывают практически всем: Huawei, Xiaomi, OPPO и даже OnePlus.

В области видеосъёмки iPhone пока удерживает позиции — это правда. Однако разрыв стремительно сокращается. И на то есть объективные причины.

Китайские производители за последние годы совершили качественный скачок не только в нейросетевых алгоритмах, но и в аппаратной части — буквально по всем фронтам.

Возьмём Vivo в качестве примера. Компания не просто приобретает «с полки» самый дорогой и крупный сенсор, доступный на рынке, и устанавливает его в смартфон. Vivo совместно с Sony и Samsung проектируют сенсоры по собственным техническим заданиям. Иными словами, сенсоры заточены под конкретный конвейер обработки изображений, используемый в их устройствах.

Аналогичная ситуация с оптикой. Vivo разрабатывают оптические модули самостоятельно, а также — если верить маркетинговым материалам — в сотрудничестве с немецкой компанией ZEISS. Вне зависимости от степени участия ZEISS, главное остаётся фактом: оптика кастомная, созданная под конкретные задачи, а не взятая из каталога стандартных компонентов.

Но, пожалуй, наиболее примечательные вещи происходят в области специализированных чипов обработки изображений.

Два ISP-чипа: VS1 и V3+

В модели X300 Pro установлены сразу два процессора обработки изображений (ISP — Image Signal Processor), разработанных собственным подразделением Vivo.

Первый — VS1. Он отвечает за предварительную обработку: экспозицию, автофокус, HDR-стекинг (объединение нескольких кадров с разной экспозицией), первичное шумоподавление. VS1 работает ещё до того, как фотография «станет» фотографией. Он анализирует сцену в реальном времени, помогает правильно экспонировать кадр, навести фокус и собрать максимально чистые исходные данные. Именно поэтому уже «на входе» у Vivo картинка отличается высоким качеством.

Кроме того, VS1 отвечает за превью в приложении камеры. Благодаря этому пользователь видит на экране смартфона практически финальный результат — включая портретное размытие в реальном времени, — ещё до нажатия кнопки спуска. Долгие годы эта функциональность была эксклюзивной прерогативой Apple.

Второй чип — V3+. Он отвечает за постобработку: берёт на себя все наиболее сложные и ресурсоёмкие задачи, в том числе запуск всех описанных выше нейросетевых алгоритмов — BokehDiff, TSD-SR, TriFlowSR, TADiSR, AuthFace.

Интеграция в Dimensity 9500: переломный момент

Однако самое важное событие произошло в 2025 году. Vivo заключили соглашение с компанией MediaTek, и чип V3+ был интегрирован непосредственно в системный чипсет Dimensity 9500.

Это означает, что процессор обработки изображений теперь находится на одном кристалле с центральным процессором, графическим ядром, памятью и всей остальной логикой — и выполнен по самому передовому на сегодня техпроцессу: 3 нанометра.

Практические следствия этого решения значительны. Максимальная скорость обработки при минимальном энергопотреблении и нагреве. Минимальные задержки при передаче данных между компонентами.

Результаты ощутимы на практике. Смартфон меньше нагревается при длительной работе камеры. Быстрее снимает и обрабатывает кадры. И может позволить себе такую роскошь, как запись 4K-видео в портретном режиме при 60 кадрах в секунду. Или запись 4K LOG с частотой 120 кадров в секунду — напрямую во внутреннюю память. iPhone на момент публикации этого материала подобных возможностей не предоставляет.

Прежде встроить кастомный ISP непосредственно в систему на кристалле могли позволить себе лишь Apple (со своими чипами серии A и M), Samsung (с линейкой Exynos) и отчасти Google (с процессорами Tensor, хотя, справедливости ради, это не помогло им совершить прорыв в качестве фото). Теперь в этом элитном клубе — и Vivo.

Более того, Vivo не закрывают доступ к своему ISP для других производителей, использующих платформу Dimensity 9500. Возможно, именно поэтому OPPO Find X9, построенный на том же чипсете, фотографирует на уровне, вплотную приближающемся — а порой и превосходящем — результаты самого Vivo. Вероятно, свою роль играет и собственное партнёрство OPPO с Hasselblad.

Главное наблюдение: судя по темпам прогресса, китайские производители не собираются останавливаться.

Стоит ли выбрасывать iPhone?

Итак, напрашивается вопрос: настало ли время массово переходить на китайские смартфоны и отказываться от Apple, Google и Samsung?

Ответ — нет. По крайней мере, не для всех.

В формате «достал и снял, не задумываясь о настройках» iPhone и Google Pixel по-прежнему остаются чемпионами. Особенно iPhone — это, пожалуй, самая удобная, самая надёжная и, что критично для многих пользователей, самая предсказуемая камера на рынке. Вы знаете, какой результат получите. Каждый раз.

С китайскими флагманами, особенно с Vivo, придётся потрудиться. Разобраться в многочисленных настройках, которых там действительно много. Сделать сотни тестовых снимков. Понять, какой режим и для какой сцены лучше подходит. Найти оптимальный баланс нейросетевой обработки — или научиться её отключать.

Но если вам интересна мобильная фотография как таковая, если вы готовы экспериментировать с настройками, изучать возможности камеры и стремитесь к максимально возможному качеству снимков со смартфона — китайские бренды сегодня заслуживают самого пристального внимания.

По крайней мере, в области фотографии они объективно опережают нынешних лидеров рынка на пару поколений. И куда вся эта история приведёт нас дальше — пожалуй, самый интригующий вопрос, ответ на который ещё только предстоит узнать.

Компания Vivo на стенде MWC 2026 показала свой будущий флагман Vivo X300 Ultra с фокусом на фото- и видеосъемку.

Устройство не показывают отдельно, вместо этого смартфон вставлен в специальный обвес, созданный с компанией SmallRig. Особенностью именно этого устройства Vivo является телеконвертер с эквивалентным фокусным расстоянием 400 мм. То есть речь идет о 17-кратном оптическом зуме.

Точные характеристики устройства неизвестны, но по слухам система камер включает два сенсора по 200 МП. В основной камере используется датчик Sony LYT-901 формата 1/1,12”, а в зум-камере установлен сенсор Samsung HPB, который ранее мы видели в Vivo X200 Pro. Также тут будет сверхширокоугольная и фронтальная камеры разрешением 50 Мп.

iQOO запускает флагманский смартфон iQOO 13 в России: с 20 декабря устройство будет доступно в официальном интернет-магазине vivo и у авторизованных партнеров.

Флагман iQOO 13 получил процессор Qualcomm Snapdragon 8 Elite с пиковой частотой до 4,32 ГГц, OLED-экран с разрешением 2K и частотой обновления 144 Гц, систему охлаждения площадью 7000 мм² и аккумулятор емкостью 6150 мАч с поддержкой быстрой зарядки FlashCharge 120 Вт.

Смартфон получил блок тройной камеры:

• 50-Мп широкоугольная камера 23 мм (экв.) со светосилой f/1,9. Формат сенсора составляет 1/1,56”. Есть автофокус PDAF и оптическая стабилизация OIS.
• 50-Мп сверхширокоугольная камера 15 мм (экв.) со светосилой f/2,0. Формат сенсора 1/2,76”. Есть автофокус AF.
• 50-Мп зум-камера 50 мм (экв.). Она отвечает за двукратный оптический зум. Светосила объектива составляет f/1,9. Формат сенсора 1/2,93”. Есть автофокус PDAF и оптическая стабилизация изображения OIS.

За селфи отвечает 32-Мп сенсор формата 1/3,15”. Эквивалентное фокусное расстояние объектива 28 мм при светосиле f/2,5.

Устройство появится в продаже в двух цветах: белый (Legend) и черный (Alpha).

iQOO 13 с конфигурацией 16 ГБ оперативной памяти и 512 ГБ встроенного хранилища стоит 99 999 рублей. Первые 600 покупателей получат подарочный набор, созданный в партнерстве с BMW. В комплект входят охлаждающий зажим, сенсорные игровые напальчники и беспроводные наушники.

Суббренд компании vivo – iQOO – запускает продажи смартфона iQOO Z9 в России. С 11 ноября новинка появится на сайте vivo и у авторизованных партнеров.

iQOO Z9 оснащен процессором Snapdragon 7 Gen 3 с архитектурой 1+3+4 (2.63+2.40+1.80 ГГц), 8 или 12 ГБ оперативной памяти и накопителями на 256 или 512 ГБ соответственно. Смартфон позиционируется как игровое устройство, поэтому получило еще и систему охлаждения 6K Vapor Chamber Cooling System с площадью 6043 мм². В iQOO Z9 установлен производительный и энергоэффективный чип, но он дополняется еще и аккумулятором повышенной емкости – 6000 мАч.

Смартфон получился тонким (всего 7,98 мм) и легким (194,6 грамма).

Также следует отметить AMOLED-дисплей устройства. Его диагональ составляет 6,7-дюймовый экран. Частота обновления понели – 144 Гц, поддерживается пиковая яркость до 4500 нит.

На российском рынке iQOO Z9 будет доступен в конфигурациях 8 ГБ + 256 ГБ и 12 ГБ + 512 ГБ на сайте vivo и популярных маркетплейсах, начиная с 11 ноября.

Компания Vivo представила в Китае флагманские смартфоны серии X100, а также новые смарт-часы. Линейка X100 включает в себя стандартную и Pro-модели. Любопытно, что в отличие от прошлого года компания не анонсировала модель X100 Pro+, построенную на чипсете от Qualcomm. Оба представленных флагмана получили MediaTek Dimensity 9300.

Vivo X100 и X100 Pro внешне похожи друг на друга. Оба телефона оснащены 6,78-дюймовым AMOLED-экраном с изогнутыми краями с разрешением 1,5K, адаптивной частотой обновления 120 Гц, поддержкой HDR10+ и пиковой яркостью до 3 000 нит. Устройства оснащены встроенным в экран сканером отпечатков пальцев. Оба смартфона также имеют сертификаты пыле- и влагозащиты IP68.

В Vivo X100 и X100 Pro установлена тройная задняя камера, состоящая из 50-Мп основного сенсора формата 1 дюйм с поддержкой OIS, 50-Мп сверхширокоугольной камеры и зум-камеры 64-Мп (50-Мп в Pro-режиме) с 3-кратным оптическим и 100-кратным цифровым зумом. В супертелеобъективе используется сертифицированный компанией ZEISS объектив Vario -APO-Sonar. Спереди смартфоны оснащены 32-Мп камерой. Для улучшения фотосъемки и записи видео в формате 4K используется фирменный чип обработки изображений V3 от Vivo.

Под капотом у Vivo X100 и X100 Pro находится процессор MediaTek Dimensity 9300 SoC. А еще это первые телефоны, оснащенные оперативной памятью LPDDR5T (только в максимальной версии) объемом до 16 ГБ и накопителем UFS 4.0 объемом до 1 ТБ. Среди коммуникаций порт USB-C Gen 3.2, поддержка WiFi-7 и 5G, а также NFC и Bluetooth 5.3.

В чем же разница между моделями? В аккумуляторе: стандартная и профессиональная модели оснащены батареямиемкостью 5 000 и 5 400 мАч с поддержкой проводной зарядки мощностью 120 и 100 Вт соответственно. Модель X100 Pro также поддерживает беспроводную зарядку мощностью 50 Вт.

Vivo X100 и Vivo X100 Pro предлагаются в цветовых вариантах Star Trail Blue, Sunset Orange, White Moonlight и Cheyne Black. Стоимость X100 составляет 3 999 юаней (~50 тысяч рублей) за вариант 12 ГБ + 256 ГБ и 4 299 аюней (~54 тысячи рублей) за вариант 16 ГБ + 256 ГБ. Варианты 16 ГБ + 512 ГБ и 16 ГБ + 1 ТБ стоят 4599 (~58 тысяч рублей) и 4999 юаней (~63 тысячи рублей) соответственно. Вариант 16 ГБ + 1 ТБ с оперативной памятью LPDDR5T имеет цену 5 099 юаней (~64 тысячи рублей).

Цены на аналогичные конфигурации Vivo X100 Pro составляют 4 999 юаней (~63 тысячи рублей), 5 299 юаней (~67 тысяч рублей), 5 499 юаней (~69 тысяч рублей) и 5 999 юаней (~76 тысяч рублей) соответственно.

Отметим, что Vivo при этом не представил модель Vivo X100 Pro+. В прошлом году модель Vivo X90 Pro+ получила процессор от Qualcomm — Snapdragon 8 Gen 3 и сенсор формата 1 дюйм. Также была сильно продвинута система камер. Но в этот раз анонса не состоялось: вероятно он произойдет уже в следующем году вместе с другими подобными камерофонами — Xiaomi 14 Ultra и OPPO Find X7 Pro.

Стала известна дата глобального запуска серии смартфонов Vivo V27. Бренд создал страницу предстоящего анонса на своем официальном глобальном сайте. На нем показан обратный отсчет до мероприятия, которое состоится через 11 дней. Это означает, что дебют смартфонов состоится 28 февраля или 1 марта.

Ожидается, что в серию Vivo V27 войдут модели V27, V27 Pro и V27e. Также ожидается, что Vivo предстаят еще как минимум два устройства. Подтверждено, что серия Vivo V27 будет оснащена дисплеем с частотой 120 Гц и вырезом для фронтальной камеры по центру. Смартфон будет оснащен 3D изогнутым экраном с изгибом.

Серия Vivo V27 будет оснащена большим прямоугольным модулем камеры с тремя датчиками и светодиодной подсветкой на одной из камер. Подтверждено, что серия получит 1/1,56-дюймовый сенсор Sony IMX766V с оптической стабилизацией изображения. Смартфон сохранит меняющую цвет заднюю панель от своего предшественника — серии Vivo V25.

На мировых рынках серия Vivo V27 будет представлена в цветах Emerald Green, Magic Blue, Noble Black и Flowing Gold.

Компания Vivo выпустила новые смартфоны серии X90 в рамках продолжения сотрудничества с компанией Zeiss и в стремлении конкурировать с лучшими брендами в области мобильной фотографии. Два устройства, X90 и X90 Pro, оснащены «совместно разработанной системой камеры» от Vivo и Zeiss.

Модель X90 Pro, которую компания Vivo описывает как устройство для профессиональной фотосъемки в кармане  будет самой оснащенной из двух моделей серии, включая датчик формата 1 дюйм для основной камеры.

VIVO X90 Pro получил сенсор Sony IMX989 разрешением 50 мегапикселей, а также широкоугольный объектив со светосилой f/1,75. Это должно привести не только к улучшению фотографий в любых условиях, но и, в частности, к тому, что они будут выглядеть лучше в условиях низкой освещенности.

Это также означает появление новых режимов, таких как режим астрофотографии для съемки звездного неба без штатива. Режим Cine-Flare Portrait от Zeiss станет новой опцией в режиме «Портрет»: в этом режиме имитация эффекта бликов выйдет на новый уровень.

Алгоритм работы в условиях низкой освещенности распространяется на результаты ночного видео в 4K-разрешении с ультрачувствительностью от Vivo, что позволяет предположить, что X90 Pro, в частности, будет снимать видео лучшего качества в различных условиях.

Vivo X90 Pro получил чип V2, теперь с архитектурой AI-ISP для повышения производительности обработки изображений без сокращения времени автономной работы. Настроенный чип работает с процессором MediaTek Dimensity 9200 для улучшения работы камеры, а также позиционирует серию X90 еще и как игровое устройство.

Все объективы моделей X90 и X90 Pro имеют покрытие Zeiss T*. Также устройства получили систему VCS, или Vivo Camera-Bionic Spectrum, захватывает информацию RGB и представляет ее ближе к тому, что видят человеческие глаза. В приложении «Галерея» есть интересная функция для обеспечения конфиденциальности фотографий перед их публикацией путем удаления EXIF-данных. Таким образом, любой, кто получит снимок, не будет иметь никаких данных о местоположении, модели телефона и других параметрах.

В X90 Pro также есть портретная камера с сенсором IMX758 формата 1/2.5 с объективом 50 мм (экв.) со светосилой f/1.6. Также устройство получило 16-мм (экв.) сверхшироульную камеру.

Vivo X90 получил основную камеру с 50-мегапиксельным датчиком изображения формата 1/1,49 дюйма Sony IMX866 со светосилой f/1,75. Еще одно отличие — портретный объектив на X90 представляет собой датчик изображения формата 1/2.93. Это сенсор sony IMX663 со светосилой f/1.98.

Селфи-камеры в обоих моделях одинаковые: их разрешение составляет 32 Мп.

Оба телефона оснащены 6,78-дюймовым AMOLED-дисплеем с разрешением 2800 x 1260 точек. Опции памяти и хранения данных также не сильно отличаются. Хотя в коробке с этими телефонами не будет зарядного устройства (для Северной Америки), компания Vivo значительно ускорила мощность и время зарядки, заявив, что любой телефон может зарядиться до 50% всего за восемь минут. Если держать телефон подключенным к сети в течение 25 минут, зарядка достигнет 100%. Отметим, что в китайской версии смартфоны поддерживают 120-ваттную проводную зарядку, а Pro-версия еще и беспроводную зарядку мощностью 50 Вт.

Vivo будет продавать X90 Pro в черном цвете на разных рынках, в то время как X90 будет доступен в синем цвете на ограниченном числе рынков. Оба смартфона уже поступили в продажу.

Важно отметить, что глобальные версии получило только две модели из линейки, в то время как самый продвинутый и мощный Vivo X90 Pro+ можно купить только в Китае.

Сегодня в Китае стартовали продажи смартфонов серии Vivo X90. В линейку входят обычная модель, модель Pro и модель Pro+. Смартфоны являются преемниками серии Vivo X80, дебютировавшей в прошлом году. Наряду со смартфонами, Vivo также анонсировала беспроводную гарнитуру и новую расцветку планшета Vivo Pad.

Vivo X90 Pro и Pro+ оснащены 6,78-дюймовым OLED-дисплеем с изогнутыми краями и вырезом для фронтальной камеры по центру. Дисплей Pro-варианта имеет разрешение FHD+, а модель Pro+ — 2K. Оба устройства имеют частоту обновления экрана 120 Гц, пиковую яркость 1 300 нит и поддержку HDR10+. Варианты Pro оснащены встроенным в экран сканером отпечатков пальцев. С точки зрения дизайна оба смартфона имеют круглый выступающий модуль камеры и горизонтальный металлический мост под ним с текстом «Xtreme Imagination» и камерой, разработанной совместно Vivo и Zeiss. Оба X90 Pro также имеют сертификат водонепроницаемости IP68.

Vivo X90 Pro и Pro+ оснащены 32-Мп фронтальной камерой. В первом случае основная камера Sony IMX866 с поддержкой OIS имеет разрешение 50 МП, сверхширокоугольная камера Sony IMX663 с разрешением 50 МП и углом обзора 108 градусов, а также есть 12 МП портретный объектив Sony IMX663.

vivo X90 Pro+ оснащен 50-Мп основным сенсором Sony IMX989 формата 1 дюйм с объективом диафрагмой f/1.75. Он сочетается с 48-Мп сверхширокоугольным объективом Sony IMX598, 50-Мп портретным объективом Sony IMX758 с поддержкой OIS и 64-Мп перископическим зум-объективом с фокусным расстоянием 90 мм и 10-кратным оптическим зумом. Оба варианта Pro оснащены объективами ZEISS T*, лазерным автофокусом dToF и движком ISP Vivo V2.

Под капотом Vivo X90 Pro находится процессор Dimensity 9200, в то время как модель Pro+ оснащена новеньким чипом Snapdragon 8 Gen 2. Оба устройства оснащены 12 ГБ оперативной памяти LPDDR5 и накопителем UFS 4.0 емкостью до 512 ГБ. Для рассеивания тепла предусмотрена система жидкостного охлаждения VC.

X90 Pro оснащен аккумулятором емкостью 4 870 мАч с поддержкой проводной 120 Вт и беспроводной 50 Вт зарядки. Модель Pro+ питается от батареи емкостью 4 700 мАч с поддержкой проводной и беспроводной зарядки мощностью 80 и 50 Вт соответственно. С точки зрения программного обеспечения, X90 Pro поставляется с OriginOS 3 на базе Android 13 из коробки.

Что касается цены, X90 Pro поставляется в трех вариантах: 8 ГБ ОЗУ + 256 ГБ хранилище за 4 999 юаней (~42 тысячи рублей), 12Б ОЗУ + 256 ГБ хранилище за 5 499 юаней (~47 тысяч рублей) и 12 ГБ ОЗУ + 512 ГБ хранилище за 5 999 юаней (~51 тысяча рублей). Vivo X90 Pro+ имеет ценник 6 499 юаней (~55 тысяч рублей) за конфигурацию 12 ГБ ОЗУ + 256 ГБ, в то время как 12 ГБ ОЗУ + 512 ГБ хранилище стоит 6 999 юаней (~60 тысяч рублей). X90 Pro и X90 Pro+ можно будет купить в Original Black и China Red. Смартфоны поступят в продажу в Китае, начиная с 6 декабря.

vivo X90

Внешне Vivo X90 похож на модели Pro. Он имеет огромный круглый модуль камеры на задней панели и изогнутый дисплей на передней. На задней панели также есть полоса с надписью «Xtreme Imagination». Устройство поставляется в двух вариантах отделки: кожаной и стекляной.

Телефон оснащен 6,78-дюймовым 10-битным изогнутым OLED-дисплеем с отверстием по центру для селфи-камеры и разрешением 2800 x 1260 пикселей, 452 ppi и частотой обновления до 120 Гц. Панель поддерживает ШИМ-диммирование до 2160 Гц и 100% цветовой охват DCI-P3.

Смартфон работает на чипсете MediaTek Dimesnity 9200. SoC работает в паре с оперативной памятью LPDDR5 и накопителем UFS 4.0. Он также оснащен чипом Vivo V2 ISP.

Что касается оптики, телефон оснащен тройной камерой Zeiss на задней панели. Система состоит из 50-мегапиксельной основной камеры Sony IMX866 с поддержкой OIS, 12-мегапиксельной сверхширокоугольной камеры и 12-мегапиксельной телефотокамеры с двукратным оптическим зумом. На передней панели расположена 32-Мп камера для селфи и видеозвонков.

Устройство работает под управлением OriginOS 3 на базе Android 13. Среди других особенностей — степень защиты IP64, линейный вибродвижок по оси X и стереодинамики. К сожалению, он поставляется с портом USB 2.0, как и предыдущие модели. И последнее, но не менее важное: телефон оснащен аккумулятором емкостью 4 810 мАч с поддержкой быстрой проводной зарядки 120 Вт.

Vivo X90 имеет следующие цены в Китае:

• 8GB + 128GB — ¥3,699 (примерно 31 500 рублей)
• 8GB + 256GB — ¥3,999 (примерно 34 000 рублей)
• 12GB + 256GB — ¥4,499 (примерно 38 000 рублей)
• 12GB + 512GB — ¥4,999 (примерно 42 500 рублей)

Он может быть доступен в стеклянном (черный и синий) или кожаном (красный) вариантах. Телефон доступен для предварительного заказа с сегодняшнего дня (22 ноября). В продажу он поступит с 30 ноября.

Интересно наблюдать какой путь проделала мобильная фотография за последние лет десять. Я сравнил фотографию, которую я сделал в 2008 году с фотографией на актуальный смартфон. И WOW. Как небольшие по размеру камеры телефонов, а затем смартфонов достигли такого уровня качества?

Сегодня попробуем разобраться какой путь прошла мобильная фотография за эти годы…

Краткая история

Главной предпосылкой к появлению камер в телефонах стало изобретение и распространение цифровых камер. Вряд-ли кто-нибудь стал бы помещать в телефон фотоплёнку, хотя выглядело бы интересно. Первая цифровая камера появилась ещё в 1975 году. Она имела разрешение всего в одну сотую мегапикселя, была чёрно-белой, а фотографии записывались на кассету. Несмотря на это, сама технология получения снимка у этой камеры была такая же, как и на современных фотоаппаратах и, отчасти, телефонах.

Любая любая цифровая камера, состоит из двух основных частей: сенсора и системы линз. Сенсор улавливает свет, который на нём фокусирует система линз, и затем из полученного света получается картинка, это если вкратце.

Собственно, камера в телефоне это и есть цифровая камера, просто уменьшенная до таких размеров, чтобы помещаться в вашем смартфоне, при этом ещё и в количестве нескольких штук. Но есть существенное отличие — это размер сенсора. Почему это важно? Качество снимка зависит от количества информации, поступающей на сенсор. А эта информация — свет, попадающий на матрицу. Поэтому меньше сенсор, тем меньше света, тем в итоге хуже фото.

Но как же камерам смартфонов удается выдавать сопоставимое качество? Давайте разберемся. Для этого, начать стоит с того, как вообще устроена камера смартфона.

Сенсор камеры. Матрица. Вы находитесь здесь…

Сенсор камеры – самая важная её часть. Главный элемент сенсора – светочувствительная матрица. Она состоит из миллионов ячеек, которые улавливают свет. «Мегапиксели» в камере – это как раз количество таких ячеек. Например, 64 мегапикселя означают, что матрица состоит из 64 миллионов светочувствительных ячеек. Когда вы открываете приложение камеры на смартфоне, все эти ячейки начинают собирать в себя фотоны света и по их количеству на каждой ячейке и формируется картинка. Каким образом? Ответ на этот вопрос зависит от типа матрицы, их всего два CCD и CMOS-матрицы.

Разница заключается в том, что в CCD-матрицах для преобразования света в напряжение и из него в данные используется отдельная схема-преобразователь. При воздействии света на ячейку, в ней образуются электроны, и они поочерёдно поступают в преобразователь, который «превращает» электроны в выходное напряжение, такие матрицы были придуманы первыми, а сейчас используются только в очень дорогих камерах из-за своей дороговизны. В CMOS-матрицах все необходимые преобразования происходят в самой ячейке, то есть на выходе ячейка сразу выдаёт напряжение, без необходимости во внешних схемах, такие матрицы дешевле, быстрее и меньше, поэтому и получили гораздо более широкое распространение.

Хорошо, но как из выходного напряжения получается картинка? Напряжение – пропорционально тому, сколько света захватила каждая ячейка, то есть яркость каждого пикселя. Но только яркость, сами по себе матрицы умеют формировать только чёрно-белое изображение.

Фильтр Байера

Для появления в фотографиях цвета над каждой ячейкой помещают цветной фильтр, который улавливает определённый цвет: красный, синий или зелёный. Совокупность таких фильтров формирует над матрицей ещё один слой – матричный светофильтр. Самый известный – фильтр Байера, ещё его называют RGGB. Этот фильтр состоит из 25 % красных элементов, 25 % синих и 50 % зелёных элементов. Такой дисбаланс цветов вызван тем, что человеческий глаз более чувствителен к зелёному цвету, чем к красному и синему вместе взятым. То есть получается, что каждый пиксель улавливает лишь один цвет? И из этого же следует, что два остальных цвета фильтром отсекается, значит сохраняется лишь одна треть от всей цветовой информации. «Полноцветным» является блок 2 на 2 пикселя, в таком блоке один красный пиксель, один синий пиксель и два зеленых пикселя. Тем не менее, этого хватает для получения цветной картинки, для этого используются значения из соседних ячеек.

Но интересно, что RGGB это не единственный тип светофильтров, хотя и наиболее распространённый. Помимо него существуют уже почти неиспользуемый CYYM, в котором на каждый блок один бирюзовый, два жёлтых и один пурпурный, а также RYYB, где зелёный цвет заменили на жёлтый, он появился в 2019 году. Альтернативные светофильтры не стали стандартом индустрии, хотя и используются некоторыми производителями. Это обусловлено тем, что все существующие алгоритмы и технологии работы с изображениями рассчитаны на зелёный, синий и красный цвета, а в случае использования других цветовых компонентов требуются более сложные алгоритмы демозаики. С другой стороны, жёлтые фильтры позволяют матрице захватывать больше света, а значит и в условиях недостаточного освещения фотографии должны получаться лучше.

Хотя, главное ограничение в этом плане – отнюдь не светофильтр, а размер пикселя. В камерах смартфонов зачастую не превышает полутора микрометров, он физически не может уловить такое количество света, как «большие» камеры с пятикратно большими пикселями. Для того, чтобы это компенсировать была придумана технология Quad Bayer. В ней при значительном увеличении разрешения камер, например, до 48 мегапикселей размер фильтра Байера остаётся как при двенадцати мегапикселях, то есть цветофильтр покрывает сразу 4 пикселя, блок 2×2 пикселя становится одноцветным, а разрешение фотографий не увеличивают. Такая технология используется во всех актуальных смартфонах vivo, в том числе и в vivo V25 Pro.

Это позволяет улучшить динамический диапазон фотографий. Каким образом? Вообще, широкого динамического диапазона на фотографиях можно достигнуть двумя способами: большим размером сенсора или увеличением выдержки. Первый вариант не подходит из-за небольшого размера камеры смартфона, а вот второй может и получиться, но только для совсем небольшого отрезка времени, чтобы не смазать кадр при съёмке с рук. Трюк заключается в том, что одновременно половина фотодиодов под одним фильтром работает с короткой выдержкой, а вторая половина — с длинной. Получается, под каждым цветным фильтром два диода собирают всю информацию на ярких участках, а два других — на темных, и при этом общее время выдержки увеличивается незначительно.

С другой стороны, пиксели становятся ещё меньше, что приводит возникновению шумов и различных дефектов, которые необходимо исправлять при постобработке, то есть возрастают требования к вычислительной мощности смартфона.

Как раз отличной камерой, и мощным железом может похвастаться смартфон vivo V25 Pro. Это флагман новой серии V25, которая недавно вышла в продажу в Россию. vivo давно присутствует на рынке, и мы с вами прекрасно знакомы с этим брендом — компания занимает лидирующие позиции в создании инновационных продуктов, в частности, специалисты vivo уделяют большое внимание именно развитию фото- и видеосъемки в смартфонах.

Так, например, первым в мире смартфоном с фронтальной светодиодной вспышкой полного спектра был vivo X shot, представленный компанией в 2014 году.

vivo X7, вышедший в 2017 году, был оснащен передовой технологией мягкого света, разработанной компанией (имитируя свет на съемочной площадке, технология способна придать сияющий цвет лица людям, делающим селфи). Также в 2016 году в сериях vivo X9 и X9s внедрили режим двойной камеры для фронтальной фотосъемки.

Но о компании говорить можно долго, так что давайте вернемся и посмотрим, что нам предлагает новинка V25 Серии — vivo V25 Pro. Смотрите сами, тут крутая 64 мегапиксельная камера, к тому же с гибридной стабилизацией, комбинация оптической стабилизации и электронной сделает снимки с рук максимально чёткими.

Фотографии можно делать как в разрешении 16 мегапикселей, так и задействовать полное разрешение камеры для получения очень детальных снимков при дневном освещении.

Любителям портретной съёмки понравится качественное боке, да ещё и с возможностью менять после съемки блики, можно выбрать из нескольких вариантов, таких как сердца, бабочки или “вишня в цвету”, а для создания динамики на снимках можно использовать эффект размытия в движении.

А тем, кто считает ночь своей стихией пригодится продвинутый ночной режим, который при любом освещении поможет создать яркий снимок, вот например такой или вот такой.
Помимо продвинутых основных камер, в смартфоне установлена 32 мегапиксельная фронтальная камера с автофокусом по глазам, что позволит всегда делать чёткими не только селфи-фото, но и селфи-видео, оцените качество картинки и заодно звука.

Кстати, насчёт видео, гибридная стабилизация сделает кадр плавным даже при сильной тряске.

Все эти продвинутые алгоритмы съёмки работают быстро благодаря новому производительному восьмиядерному чипу MediaTek Dimensity 1300 и 12 гигабайтам оперативной памяти с возможностью расширения ещё на 8 Гб. А чтобы избежать перегрева и троттлинга в смартфоне используется современная система охлаждения. Кроме того, в смартфоне установлен большой аккумулятор ёмкостью 4830 мАч, который с помощью 66-ваттной быстрой зарядки можно зарядить до 42% всего за 15 минут.

Сильной стороной vivo V25 Pro является не только “железо”, но и дизайн, фотохромное антибликовое стекло с бархатистой поверхностью на задней панели благодаря слою кристаллов меняет свой цвет под разными углами, от небесно-голубого до тёмно-синего, это точно подчеркнёт чувство стиля владельца смартфона. Кстати, для первых покупателей V25 Pro беспроводные наушники в подарок.

Стабилизация

Есть ещё один способ улучшить качество снимков при недостаточной освещённости – увеличить выдержку. Это время, за которое камера фиксирует изображение. Тут всё просто: чем больше выдержка, тем больше света попадёт на матрицу. Но для этого камера должна быть абсолютно неподвижна, иначе изображение получится смазанным. При съёмке с рук добиться такого едва ли возможно, поэтому в смартфонах средневысокого ценового сегмента используется оптическая стабилизация изображения (OIS). Работает она так, гироскоп и акселерометр постоянно определяют сдвиги камеры в пространстве и электрические приводы компенсируют эти движения, стабилизируя модуль камеры.

Кстати, первым смартфоном в индустрии с пятитиосевой gimbal стабилизацией стал vivo X50 Pro. Созданный по образцу полноразмерного профессионального стабилизатора, встроенный модуль в X50 Pro обеспечивает повышенную устойчивость основной камеры, двигаясь в направлении, противоположном тряске.

Эта система также расширяет угол поворота и зону защиты от сотрясений по сравнению с оптической стабилизацией (OIS), что приводит к сверхчетким изображениям. Но так как OIS это всё-таки механизм, ещё и небольшого размера, стоит производителям смартфонов такое удовольствие недёшево, поэтому в смартфонах невысокого ценового класса оптическую стабилизацию не встретишь. В этом сегменте используется электронная стабилизация (или EIS), при ней все движения камеры компенсируются процессором при обработке изображения. Некоторые смартфоны, например наш vivo, могут использовать и оптическую и электронную стабилизацию одновременно.

Размер сенсора

А почему бы не сделать смартфон с размером сенсора, как на фотокамерах? Раз уж все остальные методы не решают проблемы со съёмкой при нехватке света и низкой выдержке, так ещё бы и подрос бы динамический диапазон за счёт большего размера пикселей. Дело тут в том, что внутри смартфона очень мало места. И чтобы в него поместился большой модуль камеры, необходимо либо уменьшать размеры остальных компонентов, а уменьшить зачастую можно только аккумулятор, либо значительно увеличивать толщину и вес смартфона. А главное — для покрытия большой матрицы нужна выпирающая оптика.

Второй подход используется чаще, но такие смартфоны получаются совсем нишевыми, далеко не все готовы ради хорошей камеры носить с собой тяжёлый смартфон с огромной выпирающей камерой. Поэтому оптимизации нужно искать где-то ещё, например, в линзах.

Линзы

А ведь любой, даже самый продвинутый сенсор будет бесполезен без системы линз, и именно она занимает больше всего места в модуле камеры смартфона. Неужели нельзя обойтись вообще без линз? К сожалению, нет. В любом модуле камеры есть три типа линз:

• Собирающая
• Фокусирующая
• Корректирующая

Самая основная, это собирающая – чтобы маленький сенсор «захватил» большую сцену, её необходимо «сжать» до размеров этого самого сенсора. Для этого нужна выпуклая собирающая линза, она собирает пучок световых лучей в одну точку. В целом, для получения снимка достаточно всего одной такой линзы, но качество такого снимка будет невысоким из-за расфокуса и искажений, или аберраций.

То есть ещё необходима фокусирующая линза, в отличие от других линз, она может перемещаться внутри объектива, чтобы достичь необходимой резкости изображения. Для определения нужного положения фокусирующей линзы используются различные технологии автофокуса, на эту тему у нас было отдельное видео на канале, поэтому не будем на этом останавливаться.

Для устранения искажений применяются применяются различные корректирующие линзы. Например, для уменьшения эффекта хроматической аберрации. Он возникает из-за того, что у каждого цвета своя длина волны и поэтому некоторые цвета могут быть в расфокусе, так как они не сходятся в одной точке. Из-за этого снижается чёткость изображения и появляются цветные контуры. Для борьбы с этим эффектом в каждой системе линз есть ахроматическая линза, которая соединяет цветовые лучи в одной точке.

В «больших» фотоаппаратах все эти линзы представляют собой отдельные стеклянные элементы, которые можно заметить или подстроить под себя. А в смартфонах для экономии места линза, по сути, одна, просто склеенная из нескольких пластиковых элементов, обычно от 5 до 7. Выбор пластика в качестве материала обусловлен тем, что при таких маленьких размерах, с пластиком работать проще, а ещё пластиковая линза не разобьётся от падения.

Фокусное расстояние

Ещё именно линзы определяют фокусное расстояние, это расстояние от точки схождения лучей внутри объектива до сенсора камеры, если несколько упростить, то это на каком расстоянии от линз находится сенсор камеры. Фокусное расстояние определяет угол обзора камеры, то есть насколько «широко» камера видит сцену. Чем меньше фокусное расстояние, тем больше угол обзора, но вместе с увеличением угла обзора возникает бочкообразная дисторсия, также называемая «рыбий глаз», она возникает из-за того, что линзами захватывается много информации, но поместить её необходимо на небольшой сенсор камеры. А объективы, то есть системы линз, с большим фокусным расстояниями используются для получения зума, так как из-за малого угла обзора создаётся иллюзия, что изображение приближено.

Двойные-тройные камеры

На фотоаппарате в плане объективов всё просто, под каждую задачу меняешь объектив и всё, одна камера становится максимально универсальной. На смартфоне такой вариант невозможен в силу того, что линзы невзаимозаменяемые, из-за своего малого размера и высокой плотности компонентов внутри смартфона. Поэтому для расширения функционала камеры начали… добавлять новые камеры. Вообще, эта идея не новая.

Первые смартфоны с двумя камерами появились чуть больше 10-ти лет назад, но там две камеры использовались для создания 3D-эффекта. А вот использование двух разных модулей под разные задачи стало трендом лишь в последние 5 лет.

Кстати, двойная камера может быть не только тыльной, но и фронтальной. Например, смартфон vivo V5 plus был первым в мире смартфоном с двойной фронтальной камерой, а через пару лет vivo V17 Pro стал первым смартфоном с двойной “выдвигающейся” селфи-камерой.

Сейчас дополнительные камеры устанавливают практически все производители в смартфоны всех ценовых сегментов.

Например, в уже упомянутом vivo V25 pro три модуля камеры:

• Основной объектив, со средним углом обзора и самой высокой светочувствительностью.
• Сверхширокоугольный объектив, он же «сверхширик», малое фокусное расстояние даёт ему большой угол обзора. Такой камерой можно захватывать сцену максимально широко и получать интересные снимки, например вот такой или такой.
• И макрообъектив, также может нести функцию замера глубины, нужен либо для создания макроснимков, либо для определения и отделения фона при портретной съёмке.

Помимо этих модулей, в смартфонах также часто устанавливают телеобъектив. Он же «телевик», у него фокусное расстояние кратно меньше таковому у основного объектива, эта разница как раз и является зум-фактором. Например, если у основного объектива фокусное расстояние 24 мм, а у телевика 77 мм, то мы, округляя, получаем трёхкратный оптический зум.

С недавнего времени в смартфонах появились так называемые перископные телеобъективы, они дают больший оптический зум, по сравнению с обычным телеобъективом, из-за большего фокусного расстояния, вплоть до 100 мм, но в чём между ними разница? Фокусное расстояние – это всё-таки физическая величина, а значит, что в смартфоне должно быть место под это расстояние, а ещё под линзы и сенсор камеры. Поэтому, когда увеличение фокусного расстояния «упёрлось» в толщину смартфона, инженеры придумали повернуть камеру параллельно корпусу смартфона, уместить таким образом всю оптику, а затем зеркалом «вернуть» обзор камеры в нужную плоскость. Первые смартфоны с перископными объективами появились в 2019-м году, и с тех пор, всё больше производителей перенимают эту технологию.

У vivo тоже есть смартфоны с таким объективом, например, vivo X70 Pro+, у которого помимо обычного телеобъектива с двухкратным увеличением, есть ещё и перископный объектив, дающий пятикратное приближение.

Но даже у самых продвинутых «вспомогательных» модулей камер есть большой недостаток, это невысокое качество съёмки при недостаточном освещении. Дело в том, таким модулям нужны дополнительные линзы для увеличения угла обзора, или для зума, и каждая линза уменьшает количество света, которое попадает на матрицу. Из-за этого светосила объектива становится меньше, а итоговая картинка темнее.

Заключение

Получается, что ключевое отличие мобильных камер от “больших” фотоаппаратов это значительное использование программных алгоритмов, они комбинируют снимки с разных объективов для создания портретного размытия, улучшают качество ночных снимков, и, что самое главное, дают возможность пользователю просто достать смартфон, открыть камеру и сделать снимок, без необходимости настройки параметров под каждую конкретную сцену. И именно алгоритмы будут улучшать качество съемки на смартфон, потому что вряд-ли нас ожидают существенные улучшение в оптике, или в сенсорах камер, их размер всё-таки существенно ограничен, и всё улучшение упирается в законы физики, а их пока никому обмануть не удалось. А вот алгоритмы можно улучшать практически бесконечно, и нейросети прекрасно этому способствуют, такие дела.

Бренд vivo объявляет о выходе на российский рынок новой серии смартфонов V25, в которую вошли три модели: V25 Pro, V25 и V25e. Смартфоны получили быструю зарядку FlashCharge и корпус с задней стенкой из фотохромного стекла, которое может менять цвет при попадании на солнце.

vivo V25 — это линейка смартфонов для пользователей, которые всегда в процессе творчества, стремятся исследовать новые фотовозможности и делиться яркими моментами с близкими.

Модели серии V25 получили осноувеную камеру разрешением 64 Мп с оптической стабилизацией изображения, которая может работать в паре с электронной. Также устройства получили многомегапиксельные фронтальные камеры: 50 Мп для V25, 32 Mп для V25 Pro и V25e.

Любопытно, что все смартфоны серии получили процессоры с использованием техпроцесса 6 нм. vivo V25 Pro получил процессор MediaTek Dimensity 1300, vivo V25 — MediaTek MT6877 Dimensity 900, а vivo V25e — MediaTek Helio G99. Внутри 8 или 12 ГБ оперативной памяти, и накопители на 128 или 256 ГБ в зависимости от версии. Также в v25 и v25e есть возможность расширить память с помощью комбинированного слота (либо nanoSIM, либо microSD).

Также смартфоны получили большие аккумуляторы с поддержкой быстрой зарядки: vivo V25 и vivo V25e получили батарею на 4500 мАч с поддержкой FlashCharge мощностью 44 Вт. vivo V25 Pro получил аккумулятор на 4830 мАч с поддержкой быстрой зарядки мощностью 66 Вт. Последняя способна зарядить смартфон с 0 до 71 процента всего за полчаса.

Кроме этого серия V25 — очень красивая. Смартфоны получили фотохромные задники, которые могут менять цвет при воздействии на них ультрафиолета. В цвете «Лазурный берег» корпус vivo V25 Pro меняет цвет со светло-голубого на тёмно-синий, версия «Морская волна» модели V25 — с синего цвета на голубовато-зелёный, а оттенок «Восход солнца» V25e — с золотого на красновато-оранжевый цвет. При этом тут исопльзуется антибликовое стекло с бархатистой поверхностью, то есть на задней стенке почти не остается отпечатков и внешний вид смартфона не портится. Также есть версии с более классической черной расцветкой: в случае с V25 Pro используется эко-кожа.