顾名思义，多帧超分辨率技术背后的技术原理★◆★◆★，就是在你按下快门后，手机瞬时拍摄相当多的照片张数，然后通过一定的算法，将数十张照片融合，生成充满丰富细节和低噪点的照片。

　　根据 Project Indigo 的研发人员在社交媒体上的反馈★■■■，黑边与偏色问题主要源于系统适配尚未完善◆◆，属于典型的 beta 阶段 bug◆◆★◆★；

　　在 Pixel 推出以后，Google 相机成为了 Pixel 的原生相机◆◆★★■■，并在之后的时间里逐渐不再作为单独的 app 存在，适配难度直线上升；再加上国产手机「青出于蓝」地持续进步，逐渐吸引了大家的目光并得到认可■■◆，也分散了人们对 Google 相机的关注■■★。

　　而右侧则是进入更为专业的手动模式■■■★■，在这里你可以自定义色温、对焦距离★★◆■★、快门速度与感光度等直接影响成片的参数。

　　这种理念延伸到 Levoy 的整个职业生涯◆★■，一直到他离开 Google■◆◆◆★，转身进入 Adobe■★，我们依旧可以在 Project Indigo 上看到这种偏向暗调的风格，与 iPhone 原相机本身着重中间调与亮部的成像策略完全不一样。

　　十年后，Levoy 正式加入 Google◆◆，带领团队主攻手机摄影■★◆■◆，他早期的思想终于在这里得到了具象实现：通过高速连拍获取一组曝光极短的图像帧，再利用算法将其对齐★◆■■■■、合并、降噪，最终计算出一张远超任何单帧质量的★★■■、纯净且动态范围宽广的照片◆★★★■■。

　　原因无它◆◆，这个 app 依然存在不少问题★★◆◆★★：例如照片偶尔会在底部出现黑边、拍摄后的照片一经相册编辑就会泛紫红色★■，同时整个拍摄过程中的发热量和耗电量也明显高于系统原生相机◆★◆★★。

　　看完了页面布局，我很好奇 Project Indigo 的实拍表现如何，看看这个着力于图像领域的老牌公司◆◆，对移动影像有着怎么样的不同理解。

　　同时，Project Indigo 的出身也决定了它的使用体验肯定还不够好——这是由 Nextcam 团队在 Adobe Labs 框架下推出的一个项目，这里是 Adobe 面向未来技术的试验田与孵化器■★，专注于提出问题◆★★★◆■、验证思路◆■★★，而不是交付终点。

　　事情的转变出现在今年，在 OPPO Find X8 Ultra 上◆■，有一个号称为摄影师准备的「大师模式」★◆■■★，其成像风格相比主流计算摄影更加克制与柔和：有效压低了数码锐化所带来的割裂感，同时拥有较为自然的亮度曲线。

　　六年前★★■，当我抱着索尼相机■◆，乘坐一架 IndiGo（靛蓝航空）的空客 320 前往印度，开启了我的摄影师之旅。

　　归根到底，我们对计算摄影的质疑，其实来自于对照片中那种明显的「被加工痕迹」的厌恶★◆★。

　　而右边则是目前的拍摄模式，Indigo 的模式设置并不复杂，只分为照片与夜景两个模式。

　　在光影过度自然、傻锐现象解决的同时★◆■，Project Indigo 还有一个不容易被注意到的优化——iPhone 原相机的成像在放大后很容易看见细微且密集的噪点，而 Project Indigo 则将这些底噪处理得很好，放大来看，画面依旧可以保持纯净。

　　是不是很熟悉？已经成为过去式的 Lytro 相机就是这条路径的忠实践行者◆■★◆★。

　　视线转向屏幕的下半部分，在取景框的底部，是我们熟悉的焦段选择栏■■■★★，以我的 iPhone 16 Pro 为例子★■■◆■◆，Indigo 分别提供了 0.5×、1×、2×◆★、5×、10× 这五个选项。

　　没错，算法的确很重要，算法也的确很努力，但人们想得到的，仅仅只是 Marc Levoy 口中那张不需要任何专业器材辅助■■■◆★◆，只需要经过计算，就能效果出乎意料的，普通的好照片◆★◆■★。

　　早在博士期间★★◆■■，他开创的体渲染技术，就奠定了其日后工作的核心逻辑：通过计算■◆，将一系列 2D 数据切片（如 CT 扫描）重构为一个三维整体，这与他他日后在移动摄影中实践多帧合成、重建图像核心逻辑的雏形。

　　不存在所谓「直接的摄影」，现实世界的光线动态范围远超任何传感器所能记录的极限，人眼本身也是一个自适应的感光引擎◆◆，人们看到的景象已经过大脑的主观处理★◆★★，所以任何数字成像系统都必须对记录的色彩和色调进行调整■★◆◆，且这些调整不可避免地带有主观性。

　　先说结论★◆◆■■■，Project Indigo 主要有两方面体验完全不同于 iPhone 原生相机◆★■◆★★，在相同的硬件基础上，Project Indigo 的成像效果更为耐看，明暗过渡更符合肉眼所见，没有 iPhone 那样傻亮的感觉★■★◆◆◆；

　　而发热和能耗则有更深层的原因——Indigo 使用了与 iPhone 完全不同的影像处理管线，所以无法调用苹果原生的 ISP★■◆，所有的多帧计算与图像融合任务，几乎都直接压在了处理器本身上，自然也就带来了更高的硬件负载。

　　多年后◆◆■，当已经加入 Adobe 的 Levoy 被问及计算摄影与艺术创作的关系时，他的理念清晰且坚决★■◆■◆★：

　　如果你经历过那个国产 Android 影像尚未开卷，Google 相机大行其道的年代■■，那么对 Marc Levoy 这个名字可能不会陌生——早期的 Pixel 与以算法著称的 Google 相机，都是他主导下的杰作★◆■。

　　Project Indigo 的拍摄主界面没有遵从 iOS 26 的设计，而是提供了尽可能多的信息和控件★■，让操作者能最大程度地掌控自己的照片效果。

　　0★■◆.5×-1×■■：基于原生超广角镜头的数码裁切；1×-1.9×★◆★◆■◆：基于原生主摄的数码裁切；2×-4◆◆◆★◆.9×：基于多帧超分辨率技术的类光学裁切；5×-9◆★★★.9×：基于原生 5× 长焦镜头的数码裁切◆■★★■■；10× 与 10× 以上★◆◆：基于多帧超分辨率技术的类光学裁切★■■★。

　　而 Project Indigo 的路线则更为激进，它一边追求压榨性能到极致、一口气合成数十张照片的算法，一边在成片上完全去掉计算的负面影响，让计算只留在过程，最终呈现出的是一张观感自然、亮度线性★■◆◆、锐度在线的照片★■◆。

　　看完了让人眼花缭乱的焦段布局◆★★★★，我们接着将视线转向更下方，照片与夜景模式横置在焦段布局与快门键之间，在这里你可以快速切换两个模式★◆，以应对不同的拍摄场景，不过这里与顶部右侧的模式切换出现了重复，稍微显得有些浪费 UI 位置★◆。

　　在斯坦福大学任教期间，Levoy 进一步为计算摄影构建了坚实的理论基础——他与同事共同发表的《光场渲染》论文■■◆★★★，主张相机不仅应记录光的强度，还应记录其方向★★■◆，从而允许在拍摄后实现重新对焦等革命性操作■◆★★★。

　　另一边，占据手机生态半壁江山的苹果则在 iPhone 11 系列中全面引入了 Deep Fusion 技术★◆■■，同样使用多帧堆叠的技术◆◆■★★■，却毁誉参半。

　　我喜欢卡拉瓦乔的画作，所以 Pixel 2 到 Pixel 4 的成像风格都偏向黑暗、高对比度★★。

　　至于没有 Deep Fusion 的 iPhone，虽然效果自然，但的确在画质上又吃了亏◆■★★，最终在后续处理器更迭中被逐渐淘汰。

　　自那之后，计算摄影这个词开始承受越来越多负面联想——照片涂抹感严重、锐化过度、画面割裂感强，这些令人不适的观感形容词，逐渐成为它的刻板标签。

　　一个计算量巨大、有些过于理想的理论◆◆◆■★，经过归纳、提炼，以普通设备可承受的算力实现★◆■◆■◆，最终落在亿万用户手中，十年前的呐喊★◆◆◆■，终于传来阵阵回音。

　　也就是说★★■◆★◆，在 Project Indigo 中，各焦段的成像任务得到了进一步的划分：

　　紧接着是人像模式◆■★◆★◆，它利用算法在单颗摄像头上实现了可媲美单反相机的背景虚化效果，这正是其降维实现理念的完美体现；而夜景模式更是将这一思想推向极致，它能将多达 15 帧、每帧长达 16 秒的曝光合成为一张明亮★■◆◆、清晰的夜景照片★■◆◆★■，其效果在当时的移动影像领域堪称一骑绝尘。

　　这些立足于多帧合成技术的功能，不仅让单摄的 Pixel 力压 iPhone、三星等双摄手机，赢得了年度最佳拍照手机等无数赞誉，也让计算摄影一词◆★■，成为移动影像的制胜法宝。

　　此后的主角■■，就是我们熟悉的 Pixel，以及那些声名显赫的功能——首先是 HDR+，它彻底改变了手机在复杂光线下的成像表现，通过多帧合成技术，在保留高光细节的同时■◆■，也清晰呈现了暗部层次；

　　再往下，就是最重要的快门，快门的左侧是相册◆◆★◆◆，拍摄的照片将会归置在相册中进行后期的融合，你可以在这里看到还有几张照片正在后台融合，也可以从这里跳转到 Lightroom 中进行进一步的照片编辑★★■◆★；

　　在实际测试中，我发现从 2× 开始，一直到 4.9×，多帧超分辨率技术都在发挥作用，而 10× 与 10× 以上也是如此。

　　综合来看■★，Project Indigo 在画面细节★★◆、锐度、噪点抑制和颜色表现上都非常优秀，展现出更为自然■◆■、和谐的美学倾向◆■，也更还原肉眼所见★★★。

　　计算摄影技术旨在增强或扩展数码摄影的能力，其产出的是一张普通照片■◆■★，但它却是传统相机无法拍摄出来的。

　　Levoy 的理念根植于他的学术背景，一个与传统光学摄影截然不同的世界：计算机图形学。

　　从顶部开始看◆◆★，这里分为图片格式、直方图与曝光参数、拍摄模式三个部分◆■★◆，图片格式允许你选择拍摄 JPEG 格式的照片或是 DNG+JPEG 格式。

　　顶部中间部分的直方图与曝光参数一目了然地展示了目前取景器中的曝光情况以及快门速度和感光度的组合◆◆■■★，这个部分还可以通过滑动进入二级菜单★★◆，在这个菜单中，你可以控制一些辅助取景和拍摄的控件，比如倒计时拍摄、取景器九宫格■◆◆★◆◆、水平仪或是高光过曝指示器，也可以从这里进入整个 Indigo 的应用设置◆◆★■。

　　它将 Google 相机那备受赞誉的计算摄影体验，原汁原味地注入了 iPhone，并由此让我得以一窥★◆★，计算摄影的极致上限，究竟有多强。

　　其实这一切，Adobe 早在打开软件前就提示你了——还记得那个白色为底，排布着蓝色线框的图标吗◆◆★？

　　但有点遗憾的是，在追求观感和柔和的同时★★◆★★，大师模式的锐度没有保持住，物体边缘清晰度下降，画质稍微欠缺些扎实。

　　2004 年，Levoy 在斯坦福的一门课程上重新定义并普及了「计算摄影」这个术语，从另一个角度诠释了这个词更广阔的内涵：

　　理念落到产品上★■★◆，Levoy 也毫不讳言，甚至坦诚得令人惊讶■◆◆，明言在好几年的时间里，Pixel 的影像也按照他理念和美学在打造 ：

　　Project Indigo 的应用图标完全没有任何影像元素◆■◆■★◆，而是遵循 Adobe 一贯的设计方案，将名称中两个单词的首字母放在图标上，底图则是以蓝色线 宫格。

　　从直方图来看，Project Indigo 的像素比较集中于左半部分■◆★，成像更偏向暗调，更符合人眼的舒适区域◆■■，更激发人类的情绪共鸣，也更契合深层的艺术表达习惯。

　　另一个，则是 Project Indigo 的成像少了很多锐化的割裂感，但凭借相当多张数的多帧合成，锐度并没有过于衰减，放大后，画面中的物体与文字边缘依旧维持一个较为清晰的状态★◆◆◆，保持着一定的可读性。

　　计算摄影★★◆，这个曾在早期代表科技与先进的词汇，在接下来的时间里，可谓是高开低走■◆★■◆。

　　讲到这里■◆★◆■，有心人已经可以发现一个非常长期主义的彩蛋：无论从审美上，还是从技术上，Project Indigo 都可以视作 Pixel 的精神延续◆★■★，更有意思的是◆◆★■，这令人惊艳的 app 目前只提供 iOS 版本。

　　进入 Project Indigo（后文简称为 Indigo），首先是熟悉的权限请求界面■◆★◆，这个影像 app 总共需要三个权限■◆■◆★◆：

　　这种酷似工程蓝图的设计已经直接表明 Project Indigo 尚处于专注于底层计算摄影算法和框架，以技术为第一驱动属性的试验品◆■★，而不是一个功能完善、适用于分发的完成品。

　　可以说，Project Indigo 的首秀，就将 iPhone 目前饱受诟病的过度锐化★◆■、不自然的亮度曲线◆◆◆、画面细节充满底噪等问题统统解决了，甚至还拓展了 iPhone 焦段的可用边界，但我并不推荐你立马尝鲜。

　　当然■◆■，这一方面是审美上的偏好，另一方面也离不开算法的要求——Project Indigo 的现有方案是通过拍摄多张微微欠曝的照片，用于保留高光细节和色彩★★★■，然后再通过多帧合成降低暗部噪点，按照这个逻辑合成的照片★■，本身就偏向暗调一些。

　　很显眼的是，在 2× 与 10× 这两个焦段上，标着 SR 的字样，从官方的说明书我们可以得知，SR 的全称是 Multi-frame super-resolution（多帧超分辨率技术），基于 1× 主摄的 2× 与基于 5× 的 10× 将会在这个技术的支持下获得可以媲美光学焦段的清晰度。

　　JPEG 格式是一种常见的传播格式，适合拍摄后直接在互联网或社交媒体上发表，而后者则是一种记录了画面详细信息的 RAW 格式照片★★◆，可以提供庞大的后期空间★★，不适合直接传播。

　　没有麦克风访问权限，说明 Project Indigo 是一个完全服务于静态影像的 app，更贴合互联网潮流的视频拍摄，并不是它的重心。

　　在权限申请完成后，Indigo 会为你展示这款影像 app 的主要 UI 和功能★★◆■，我们快速略过★★★，直接进入到应用的主界面。

　　六年后的今天★■★，手机摄影正在以非同寻常的速度覆盖传统影像的领域★◆◆◆★■，相机市场的产品线逐渐收束为专业领域的趁手工具◆◆，或是时尚穿搭单品。