蘋果迎來十年來最大影像革新！全新 Core Image RAW 9 解碼引擎登場

AI 神經網路核心重塑解碼演算法

數位相機感光元件所記錄的原始資料，在轉化為肉眼可見的影像前，必須經過極為複雜的軟體解碼與「去馬賽克（Demosaicing）」程序。過去傳統的處理流程中，去馬賽克與消除雜訊通常是前後分開的獨立步驟，這容易在製程切換間損耗影像的細節與色彩純淨度。這次蘋果在這次發表的第九代 Core Image RAW 影像處理架構（RAW 9）當中做出了根本性的改變，透過全新的 CoreML 機器學習模型，將去馬賽克與降噪程序整合在同一個步驟中同步運算。這項技術本質上與知名影像軟體 DxO 的 DeepPrime 技術相當類似，而蘋果則進一步結合了自家 A 系列與 M 系列晶片中的神經網路引擎，實現全機上的高速硬體加速。

畫質躍升肉眼可見色彩噪點大幅改善

從蘋果官方在開發者會議上展示的對比範例來看，從舊款的 RAW 8 升級至全新的 RAW 9，兩者在影像畫質上的差距可謂顯著。在面對高感光度拍攝的刺繡線段與色線捲軸等高密度細節時，RAW 8 無論在開啟或關閉傳統降噪的情況下，都容易產生細節模糊或嚴重的顆粒感；相較之下，RAW 9 的降噪表現不僅讓色彩保持純淨，更能清晰分辨線條的紋理與微弱的亮暗對比。甚至在處理非傳統拜耳陣列，結構較為特殊的富士 X-Trans 感光元件檔案時（如 X-T5 拍攝的影像），RAW 9 同樣展現出極為驚人的解碼流暢度與畫質細緻度，修正了過去解碼邊緣容易出現偽色或雜訊的問題。

生態系軟體將同步受惠

目前這套影像引擎已經在最新版本的 macOS 開發者測試版中開放體驗。知名 Mac 影像軟體開發者、同時也是 ApolloOne 與 Camera RawX 的創作者 Albert 實測後表示，這套全新的解碼架構在雜訊控制上甚至能與目前市面上的主流降噪軟體一較高下，稱其為新一代的「降噪王者」亦不為過。由於蘋果的內建相簿、Pixelmator Pro 以及 Nitro 等第三方影像編修軟體，都是直接調用系統底層的 Core Image RAW API 進行運算，這意味著未來使用者只要將系統升級，就能在不更換後製軟體的前提下，直接獲得底層技術升級所帶來的畫質紅利。

跨平台效能與支援度成未來關鍵

回顧蘋果的影像技術史，上一次底層核心的大版本更新（RAW 8）必須追溯至 2017 年，這意味著底層解碼演算法已經有將近十年的時間沒有顛覆性的架構變更。儘管蘋果目前宣稱其底層已支援高達 784 款相機的 RAW 檔解碼，但過去在面對市場上最新發表的相機機型時，蘋果原生系統的相機支援更新速度往往較慢，這也是許多職業攝影師在 Mac 平台上仍不得不依賴第三方編修軟體的主因。這次藉由 RAW 9 的全面翻新，雖然新演算法會消耗較多的硬體運算資源，考驗著開發者在 App 效能優化上的功力，但也讓人期待蘋果未來能以此為契機，加快新機型的支援速度，讓這套強大的 AI 影像解碼優勢真正普及到每一位攝影師的日常工作流中。

via：PetaPixel