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蘋果最強夜拍技術曝光！利用AI從源頭提升畫質 告別油畫感
出版時間：2025/12/20 11:02
【財經中心╱台北報導】科技媒體9to5Mac報導，稱蘋果攜手普渡大學，為徹底解決極低光照環境下的拍攝難題，聯合開發一項名為DarkDiff的全新AI技術。
報導指出，在極低光照的條件下，手機拍攝的照片往往充滿雜訊，為了遮蓋這些雜訊，傳統演算法通常會進行過度平滑處理，導致照片遺失細節，呈現出類似「油畫」的塗抹感。
蘋果與普渡大學的研究團隊為解決這問題，推出「DarkDiff」新型AI模式。該研究並未沿用傳統的後修圖思維，而是開創性地將預訓練的生成式擴散模型「重新指派」給相機的影像訊號處理（ISP）流程，從源頭提升畫質。
使用「無分類器引導」技術避免產生偽影
DarkDiff的核心創新在於介入時機，不同於在成像後才進行AI修補，DarkDiff在相機ISP處理原始感測器資料（Raw Data）的早期階段就已介入。
IT之家引述報導指出，ISP負責白平衡和去馬賽克等基礎處理，產生線性RGB影像後，DarkDiff隨即接手進行降噪和細節生成，這種深度集成，讓AI能夠理解照片在黑暗區域應有的紋理細節，而不是簡單地模糊畫素。
生成式AI常因「幻覺」問題而竄改畫面內容（如無中生有地生成物體），為防止此類情況，DarkDiff引入「局部影像區塊注意力機制」。此機制強制模型關注影像的局部結構，確保AI在增強細節的同時，嚴格忠於原始場景。此外，研究人員也使用「無分類器引導」技術，透過調節引導強度，在平滑度與銳利度之間找到最佳平衡，避免產生偽影。
DarkDiff距離量產仍有距離
研究人員為了驗證效果，使用SonyA7SII相機在極暗環境下拍攝測試樣本，曝光時間短至0.033秒。將DarkDiff處理後的影像與使用三腳架長曝光（長度為測試圖300倍）拍攝的參考圖進行對比，結果顯示DarkDiff 在色彩還原和細節清晰度上均優於現有的Raw增強模型。
儘管效果驚人，但DarkDiff距離量產仍有距離。研究人員坦言，該技術的處理速度遠慢於傳統演算法，且龐大的算力需求若在手機運行將極快耗盡電池，未來可能需要依賴雲端處理。
此外，模型在辨識低光場景下的非英文文本時仍存在局限，該研究目前更多展示蘋果在計算攝影領域的探索方向，短期內未必會直接裝載於新款iPhone。
