用单摄像头去实现虚化拍照并不是什么新鲜事，之前的 iPhone XR 以及更早的 Google Pixel 2 都有过类似的尝试。
苹果新推出的 iPhone SE 也是如此，但它的摄像头元件过于老旧，主要功劳还是在新算法上。
▲ 从左到右，分别是新 iPhone SE、iPhone 8 和 iPhone XR 的摄像头传感器
从 iFixit 的拆解报告可以得知，新款 iPhone SE 中的某些零部件和 iPhone 8 完全相同，甚至达到了可以互换使用的程度——其中就包括了那颗 1200 万像素的广角摄像头。
「旧瓶装新酒」的做法对 iPhone SE 而言并不稀奇，倒退回四年前，第一代 iPhone SE 也套用了 5s 的外观和大部分硬件，只是在芯片上保持和 6s 一致，从而让用户能够以更低的价格获得旗舰机的性能体验。
理论上，照搬相同的摄像头硬件，两者的拍照特性应该也不会有太大差异。比如说 iPhone 8 就不支持拍主体清晰、背景模糊的小景深照片，也就是我们常说的「人像模式」。
但查阅苹果的支持页面时你会发现，iPhone 8 所不支持的人像模式，却被新款 iPhone SE 支持了——哪怕两者都只有一颗后置镜头，且规格完全一样。
正常情况下，手机拍「人像模式」这样的虚化照片都得靠双摄来完成——好比是人类的双眼，两个位置不同的镜头会获取两张不同角度的画面，然后结合视角差估算出景深，从而实现背景虚化，保持主体清晰。
如今列表上的 Plus 系列，或是近几年的 X、 XS 和 11 等，基本都是靠多摄系统来完成人像虚化拍摄。
那么 iPhone 的前置单摄又是怎么解决的？核心在于 Face ID 系统中的红外点阵投影器，它也可以获取足够精准的深度数据，相当于是一颗「辅助镜头」。
这么来看，iPhone SE 能拍人像模式照片就很特殊了：一来，它没有多摄，二来它也没有 Face ID，基本不存在硬件支持的可能性。
很显然，苹果在软件层面做了些我们看不到的改动。
最近，第三方相机应用 Halide 的开发者 Ben Sandofsky 就透露了其中的技术原理，解释为什么新 iPhone SE 采用了和 iPhone 8 一样的单镜头规格，但却可以做到后者所无法实现的人像拍照模式。
他们表示，新 iPhone SE 很可能是「第一款只使用单一的 2D 图像，就可以生成人像虚化效果的 iPhone」。
你可能会反驳，iPhone XR 不也是单摄拍虚化的吗，难道 SE 不是照搬它的方案？
然而拆解的情况证明， iPhone SE 和 iPhone XR 的摄像头并不一致，这也导致两者在技术上存在差异。
▲ 三星 Galaxy S7 系列是首个将 DPAF 技术运用在智能手机摄像头上的设备
最重要的一点，iPhone XR 的摄像头可以使用双像素自动对焦（DPAF）技术来获得一定的深度数据，而不是完全只靠软件来模拟。
简单来说，DPAF 技术相当于将摄像头传感器上的像素点，分割成两个更小的并排像素，去捕捉两张角度不同的照片，就像是我们的左右双眼一样。
虽然这产生的视角差不如原生双摄那么明显，但仍有利于算法去构建深度信息。
▲ Google Pixel 2、3 使用 DPAF 技术获得的两张视差图，肉眼难以感知，但仍可以帮助图像分割算法做出判断
此前，Google 在 Pixel 2、3 上也运用了这样的技术来实现单摄虚化。而在 Pixel 4 上，由于该机换成了多摄规格，视差探测明显比单摄更精准。
▲ 再来看看 Pixel 4 靠两颗摄像头获得的数据，视差更明显，也能收集到更精准的数据
至于新 iPhone SE，由于它的传感器过于老旧，Halide 称它无法依靠传感器来获取视差图，基本只能靠 A13 Bionic 芯片所提供的机器学习算法，去模拟和生成深度数据图。
一句话解释就是，iPhone SE 的人像虚化拍摄，真的就是完全在靠软件和算法实现的。
▲用 iPhone XR 和新 iPhone SE 直接对着这张照片拍摄
Halide 用 iPhone XR 和新 iPhone SE 分别拍摄了一张小狗的照片（并非实拍，只是给「一张照片」拍照），然后对比两张图的深度数据。
他们发现，iPhone XR 仅仅是做了简单的图像分割，将主体抠了出来，但并没有正确识别出小狗的耳朵。
▲ 深度数据图，左边是 iPhone XR，右边是新 iPhone SE
但在新 iPhone SE 上，配合 A13 芯片所提供的全新算法，我们则得到了一张完全不同于 XR 的深度图。它不仅正确识别出了小狗的耳朵和整体轮廓，还针对不同远近的背景做了分层处理。
这种深度图并不是 100% 准确的，Halide 表示，新 iPhone SE 在拍摄非人脸题材的虚化照片时，抠图和虚化的精准度明显没有拍人像时来得精准。
尤其是在一些主体和背景图十分模糊的情况下，此时多摄像头的优势会更明显些。
▲ 在这类非人脸题材，且主体和背景没有明显分割的场景下，新 iPhone SE 的虚化就很容易出错
从这张图可以看到，配备了多摄系统的 iPhone 11 Pro，不仅能将圆木上小植物轮廓完整地勾出来，而且还能对识别出背景的远近距离，并做出分层处理。
▲ 深度数据图，左边是 iPhone 11 Pro，右边是新 iPhone SE
而在新 iPhone SE 上，尽管同样有分层处理的结果，但被摄主体和背景已经完全融在了一起，后期虚化时自然会比 iPhone 11 Pro 差不少。
▲ 实际的虚化样张，左边是 iPhone 11 Pro，右边是新 iPhone SE
这也是为什么，现在新 iPhone SE 使用 iOS 自带相机应用时，只有在检测到人脸的情况下，才能启用「人像模式」拍虚化照片，其余情况则会出现错误提示，这点和之前的 iPhone XR 一样。
原因仍然和苹果自己的算法有关。Halide 提及了一个名为「Portrait Effects Matte」（人像效果遮罩）的技术，主要用于在人像模式拍照中寻找出精确的人物轮廓，包括边缘的发丝、眼镜框等细节，以便对主体和背景进行分割。
但目前来看，这套基于机器学习的分割技术更多是为「拍人」准备的，它的确可以弥补 iPhone XR 、iPhone SE 这类单摄手机在视差数据上的不足，但如果拍摄对象从人物换成其它物体，算法也会出现一定概率的判定错误。
至于像 iPhone 11 Pro 这类多摄手机，就算抠图算法有局限性，但还是可以通过摄像头硬件直接获得视差数据，所以它们在使用自带相机时，也能将人像模式用在非人脸场景中，效果也不会太差。
▲ 新 iPhone SE 的前置镜头也支持人像模式，对人脸的抠图精度非常高，成像差异只是在散景效果上
当然，官方不支持的东西，第三方开发者还是可以拿来加以改造。如今 Halide 应用就支持 iPhone XR、SE 去拍摄小动物或其它物体的虚化照片，背后也是利用了苹果的人像效果遮罩技术来构建深度图，同时配合自己的后端优化。
▲ 使用 Halide 这样的第三方应用，就可以用新 iPhone SE 拍非人脸题材的虚化照片
总得来看，本次新 iPhone SE 所实现的人像虚化拍照，算是单摄手机靠软件优化所能做到的极限了。严格意义上，这其实也得归功于那颗 A13 芯片，如果不是它带来了最新的机器学习算法，单靠一颗过时的摄像头，SE 的拍摄体验显然得打个对折。
这也多少证明，智能手机发展多摄系统仍然是有意义的。我们可以用超广角来拓宽取景视野，可以靠潜望式长焦获得无损变焦照片，更别说 ToF、激光雷达这类「特殊镜头」对 AR 增强现实的探测帮助，这些都不是单纯靠一个 OTA 升级，或是算法就能实现的特性。
当然，一味地吹嘘、比拼摄像头数量同样令人厌烦，如果说硬件只是决定了成像的下限，那么一套优秀的算法，则可以显著拉升成像的上限，甚至是重新压榨出老硬件的价值和潜力。
不知道再等个四年，下一代 iPhone SE 面世时，单摄还能否在手机行业留有一席之地？
题图来源：Apple