如果说相机和手机最明显的区别，应该是浅景深的拍摄效果。浅景深的效果，也就是我们常说的背景虚化效果，并没有那么简单。浅景深的效果主要依靠大光圈和大尺寸感光元件，这和手机本身的小巧是矛盾的，所以还是要靠算法来实现。

目前在手机中实现浅景深效果的方法仍然是利用抠像算法分离拍摄对焦主体，然后模糊其他区域，得到一张类似光学浅景深效果的照片。因此，这里的关键技术是抠图。在人像拍摄场景中，最难抠图的是头发区域。因为几乎没有规律，头发又特别细，所以很多手机算法都会露出这方面的馅。针对这些场景，一向以算法见长的谷歌最近发布了一款针对自家Pixel 6系列手机的解决方案。

根据谷歌AI博客的报道，这种新的人像模式解决方案使用了Alpha Matting技术，该技术此前用于电影制作领域，用于精确的键入和背景替换。将Google RGB原始照片和Alpha遮罩的低分辨率键控输入到神经网络中，通过MobileNetV3预测更高分辨率和更精确的遮罩，从而帮助主体从背景中分离出来。

从博客公布的效果对比图来看，这个算法的关键改进还是立竿见影的。模特的发型对目前任何一款手机来说都是“地狱级”的难度，而谷歌能精细勾勒出卷发的边缘发丝，这是前所未有的。我们从局部放大的对比图中可以看到，头发边缘的景深因为抠图更细腻而过于精确，效果几乎是假的。

此外，为了使关键主体的光线与背景相匹配，谷歌还使用了一个球形装置进行样本采集，该装置配备了331个定制的彩色LED灯，一系列高分辨率摄像头和一组定制的高分辨率深度传感器。利用各种角度的灯光和相机拍摄，模拟不同灯光下人像的灯光效果。

谷歌也展示了这一改进。在演示中，谷歌通过一系列过程处理了输入图像，并将其重新合成到新的背景中。整张脸的光照条件也和背景相当吻合。与原图相比，它的光线在背景中并不是特别突兀。

值得一提的是，今年的Pixel 6手机是谷歌有史以来最强大的一代相机硬件。在此之前，谷歌一直使用相当老旧的CMOS进行算法优化。虽然它的实际成像效果还是很出色的，但还是很难和最新的顶级相机旗舰相提并论。或许也是意识到硬件差距难以跨域，谷歌为了提高整体拍摄能力，在Pixel 6上使用了大底主摄像头。然而，实际的市场反馈似乎并不符合外界的预期，这似乎是计算摄影重要性的有力证据。

虽然手机硬件重要，但在自动模式下，算法依然是用户获得高质量拍摄效果最有力的依靠。此前有消息称，谷歌移动计算摄影团队的关键成员离职，这种全新的人像算法显然给了谷歌手机用户一种信心。不过目前我们收集到的内容只是谷歌官方的测试，具体效果还需要等Pixel 6系列装上之后，再通过外部测试来判断好坏。