一加Ace竞速版首发评测:有着熟悉感觉的“偏科生”

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最后,我们来聊聊一加Ace竞速版本次的相机配置与影像表现。

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在硬件配置上,一加Ace竞速版此次后摄后置采用的是6400万像素广角主摄+800万像素超广角副摄+200万像素微距副摄的设计。

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并且有意思的是,由于微距副摄与LED补光灯被“塞”进了同一个后摄饰板的开孔中,这导致如果不注意看的话,一加Ace竞速版很容易被误解为双摄设计,但其实它确实是有三个可以独立成像的后置摄像头。

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样张:楼房(超广角) ISO102 f2.2 0.0006s

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样张:楼房(广角) ISO100 f1.7 0.0012s

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样张:楼房(2倍变焦) ISO100 f1.7 0.0008s

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样张:楼房(5倍变焦) ISO101 f1.7 0.0007s

 

从实拍结果来看,首先在基础的变焦测试中,一加Ace竞速版的表现既在情理之中、又有意料之外的部分。说情理之中,是因为6400万像素的CMOS在感光面积、解析力上,自然没法与当前那些5000万像素的大底相比,因此一加Ace竞速版在仅靠“主摄+算法”进行放大变焦的情况下,基本只能在两倍焦距上确保较高的解析力,五倍焦距时就已经能看出明显的细节损失和极为严重的锐化。但意料之外的,则是指的那枚800万像素的超广角副摄,有经过比较用心的调校,不仅白平衡保持了与主摄的高度一致,解析力也可圈可点。

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样张:花朵(广角)ISO170 f1.7 0.01s

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样张:花朵(2倍变焦)ISO116 f1.7 0.02s

 

请注意,虽然我们前文中已经提及,一加Ace竞速版的主摄硬件素质决定了,它不可能用于大倍率的“望远”,但对于日常的两倍放大来说,其解析力不仅完全够用,甚至还具备很不错的对焦距离和对焦速度。事实上,我们建议大家在使用一加Ace竞速版拍摄微小物体时,与其开启“微距模式”调用200万像素副摄,还不如直接使用6400万像素主摄+2倍算法放大来拍摄,效果可能会好得多。

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样张:“嗝”(6400万像素模式) ISO605 f1.7 0.2s

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100%放大

 

除此之外,我们也简单测试了一加Ace竞速版在“全像素输出”时的细节保留程度。老实说,由于其主摄并不支持光学防抖,所以其实一开始我们并没有抱太大期望,但实际的样张却比预期要好得多。至少6400万像素模式下的确可以记录更多的细节,而非是单纯的摆设。

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样张:花(AI增强关闭)ISO100 f1.7 0.005s

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样张:花(AI增强开启)ISO100 f1.7 0.005s

 

而在AI处理的风格和程度上,则可以看到一加Ace竞速版这次也比较克制。在开启AI功能后,仅仅只是将画面中的色彩饱和度进行了些许强化,并没有出现太严重的“后期美(shi)化(zhen)”现象。

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样张:灯 ISO683 f1.7 0.05s

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样张:霓虹灯 ISO587 f1.7 0.05s

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样张:楼道 ISO1837 f1.7 0.06s

 

而在夜间场景,一加Ace竞速版的表现就显得有些“偏科”了。在最常见、有明有暗的“城市夜景”下,一加Ace竞速版尽管在少数灯箱的细节上稍显过曝,但整体的场景亮度把控和大多数部分的曝光抑制上,做得还是合格的。

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样张:花朵 ISO9599 f1.7 0.1s

 

可一旦缺乏了直射的灯光“支援”,在仅有周遭漫反射的暗光环境下,一加Ace竞速版由于本身感光能力不足、同时也无法进行长时间曝光的短板,就会显露无疑。可以看到,它的感光度已经被拉到了近一万ISO,但画面依然很暗、花朵的细节更是丢光了。

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样张:对比机型 ISO1600 f1.8 0.125s

 

作为对比,我们以手头另外一款光圈更小、但底更大、且有光学防抖的机型作为对比,拍摄了上面这张照片。可以清楚看到CMOS硬件规格以及防抖的有无,对于夜景效果造成的重大影响。

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样张:楼道 ISO6498 f1.7 0.2s

 

而当画面绝大部分为极暗光环境,但其中又有小部分高光区域存在时,一加Ace竞速版的问题就不仅仅在于小底和无光学防抖了。此时可以明显看到,它的夜景AI功能由于受到画面中小块高光区域的干扰,以至于整个画面最终都严重欠曝、压根看不到一点细节。

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样张:对比机型 ISO4000 f1.8 0.5s

 

那么,AI不“犯错”、够大底、且有防抖的表现应该是怎样的?上面这张图就是。

 

可能有的朋友会说,一加Ace竞速版只是一款“游戏向的机型”,追求那么好的影像有什么意义,能扫码不就行了?的确,我们承认这样的观点其实也能代表相当一部分用户的需求。但是在如今这个中端性能机型普遍开始追求更好的影像体验、在影像设计上“内卷”的环境下,能否跟上行业的步伐,其实也可以看出一个品牌的研发能力和供应链把控情况。

 

虽然我们不否认作为定位相对较低的衍生版本,一加Ace竞速版在影像设计上相比于一加Ace进一步简化,本身并没有错。不过在降低成本的基础上,我们还是希望起码能够强化一下影像AI的水准,以解决夜景模式适应面过窄的问题。

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