我们对 Vivo X90 Pro 进行了严格的 SBMARK 相机测试套件，从最终用户的角度衡量其照片、视频和变焦质量方面的性能。本文分析了该设备在各种测试和几个常见用例中的表现，旨在通过捕获的数据摘录来强调我们测试的最重要结果。
概述
主要相机规格：
- 主要：50.3MP 1/00″ 传感器，1.6μm 像素，f/1.8 光圈镜头，双像素 PDAF，OIS
- 超广角：12 MP，f/2.0 光圈镜头，108˚ 视野，自动对焦
- 长焦：50 MP 1/2.4″ 传感器，0.7 µm 像素，f/1.6 光圈镜头，OIS
- 视频：8K、4K、60/30fps、1080p、60/30fps
优点
- 整个变焦范围内的高质量图像
- 照片和视频的良好曝光和宽动态范围
- 户外人像的细节不错
- 视频中的噪音控制得很好
- 有效的视频稳定
与
- 自动对焦错误
- 逆光场景中面部对比度低
- 背光场景中的细微亮度噪点
- 夜间模式下纹理和伪像的不自然渲染，例如量化和重影
- 预览中的动态范围比捕捉中更有限
- 视频中的自动对焦偶尔会出现断断续续的情况
在拍照性能方面，vivo X90 Pro充分利用了1英寸主摄传感器。该相机在照片的纹理/噪点权衡方面表现出良好的效果，即使在弱光条件下也能呈现出良好的细节水平和低噪点水平。但在拍摄逆光场景时，我们的测试表明去噪可能并不总是有效。
Vivo X90 Pro 的另一个强项是其曝光性能，由于其宽动态范围，它成功地恢复了阴影和高光的细节。但即使在这里，相机也难以应对背光场景，局部色调映射问题导致面部对比度低。
拍照体验的主要缺点之一不仅是主摄像头自动对焦所需的时间，而且偶尔会出现对焦不准的情况。
该相机在拍摄视频时提供了丰富的体验，具有良好的稳定性和大致准确的曝光。但有时对焦不稳定和轻微的曝光调整问题很明显。
在许多方面，Vivo X90 Pro的相机性能已经接近更强大版本的Vivo X90 Pro+。但存在一些显着差异，部分原因可能是模型中的芯片组不同。 （X90 Pro采用联发科处理器，而X90 Pro+则采用高通Snapdragon处理器）。
例如，虽然 Vivo X90 Pro 控制了图像噪点水平，但它们仍然高于 X90 Pro+，并且您有时会注意到一些不需要的图像伪影。然而，X90 Pro 在城市景观的夜间图像中的摄影效果尤其令人印象深刻。
在变焦性能方面，X90 Pro的主摄像头与超广角和专用长焦模块的组合在超广角和中长焦设置下产生了良好的图像质量。然而，从远距离来看，细节水平相当低。
拍摄视频时，X90 Pro 的相机产生稳定的曝光和色彩，同时将视频噪点保持在非常低的水平并再现美丽的纹理。这使得 X90 Pro 视频看起来比 X90 Pro+ 视频更自然。
试验总结
关于 SBMARK 相机测试：SBMARK 的相机评估是在实验室和现实世界中使用各种主题进行的。 分数基于客观测试，其结果由我们实验室设置和感知测试中的测量软件直接计算，其中一组复杂的指标允许图像专家小组比较需要人工判断的图像质量方面。 测试智能手机需要一组工程师和技术人员进行大约一周的时间。 照片、变焦和视频质量分别进行评分，然后合并为一个总分，用于比较不同设备的相机。 有关 SBMARK 相机协议的更多信息，请单击此处。 可以在此处找到有关智能手机相机得分的更多详细信息。 以下部分汇集了 SBMARK 详尽测试和分析的关键要素。 可应要求提供全面的性能评估。 请联系我们了解如何获得完整报告。
与 Ultra-Premium 相比，Vivo X90 Pro 相机得分
此图比较了测试设备和参考设备之间的 SBMARK 照片、缩放和视频分数。 还显示了价格段的平均分和最高分。 每个价格段的平均分和最高分是根据测试设备的 SBMARK 数据库计算的。
拍照
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华为Mate 50 Pro
华为Mate 50 Pro
SBMARK相机照片测试信息
为了进行评分和分析，SBMARK 工程师使用相机预设在受控实验室环境以及室外、室内和低光自然场景中捕获和评估 2,600 多张测试图像。 摄影协议旨在考虑主要用例，并基于典型的拍摄场景，例如人像、家庭和风景摄影。 评估是通过目视检查自然场景参考图像以及在 1 到 1,000+ lux 的各种照明条件和 2,300 K 到 6,500 K 的色温下对实验室获取的图形图像进行客观测量来进行的。
Vivo X90 Pro 在我们的照片测试中表现非常出色。即使在弱光下，图像也曝光良好。宽广的动态范围确保了高光和阴影的良好细节以及令人愉悦的色彩，并具有相当中性的白平衡。户外人像拍摄的细节丰富，在弱光条件下图像也得到了很好的控制。自动对焦速度很快，但在某些情况下缺乏精确度。我们的测试人员还观察到一些不需要的图像伪影，包括夜间肖像中的重影和不自然的纹理渲染。
vivo X90 Pro 对比 Ultra-Premium 的拍照评分
照片测试分析图像质量属性，例如各种光照条件下的曝光、颜色、纹理和噪点。 还对在受控实验室条件下获取的所有图像和真实图像评估了自动对焦性能和伪影的存在。 所有这些属性都会对被测设备拍摄的图像的最终质量产生重大影响，并且可以帮助您了解相机的主要优缺点。
曝光
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华为Mate 50 Pro
华为Mate 50 Pro
曝光和颜色是技术上好的图像的关键属性。 对于曝光，评估的主要属性是风景、人像或静物等各种用例中主要拍摄对象的亮度。 其他评估的因素是对比度和动态范围，例如使图像的明暗区域中的细节可见的能力。 可重复性也很重要，因为它展示了相机在拍摄同一场景的多张图像时提供相同渲染的能力。
对于颜色，分析的图像质量属性是肤色渲染、白平衡、颜色渐晕和可重复性。 关于色彩再现和肤色，我们会惩罚不自然的色彩，但尊重制造商对色彩签名的选择。
Vivo X90 Pro 的曝光在大多数情况下都是准确的，并且优于 Vivo X80 Pro 和三星 Galaxy S22 Ultra，尤其是在低光照条件下。
vivo X90 Pro：曝光准确，动态范围广
vivo X80 Pro：曝光准确，动态范围广
三星 Galaxy S22 Ultra – 轻微曝光不足，动态范围略微有限
颜色
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Google Pixel 7 Pro
Google Pixel 7 Pro
尽管存在一些明显的色偏，但在大多数情况下颜色都是准确的，白平衡也很好，如下例所示。 X90 Pro 和 X90 Pro+ 上的音调压缩都很明显，导致肤色比华为 Mate 50 Pro 更加不自然。在逆光场景中，肤色呈现的不自然现象通常很明显。在这种情况下，相机很难自然地呈现场景的色调。
Vivo X90 Pro – 轻微偏黄，面部色调压缩
Vivo X90 Pro+ – 偏黄，面部色调压缩
华为 Mate 50 Pro：中性白平衡和令人愉悦的肤色
自动对焦
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华为Mate 50 Pro
华为Mate 50 Pro
自动对焦测试重点关注对焦精度、对焦重复性、快门延迟和景深。快门延迟是用户按下拍摄按钮时与实际拍摄图像时之间的差异。它包括对焦速度以及设备在正确时刻捕捉图像的能力，即所谓的“零快门延迟”能力。虽然浅景深对于单人肖像或特写镜头来说可能很好，但在某些特定条件下（例如集体肖像）也可能是一个问题；两种情况都经过测试。对焦精度也会在拍摄的所有现实图像中进行评估，从无限远到特写物体，从弱光到室外条件。
X90 Pro 的自动对焦是一个需要改进的重要领域。我们的测试人员将 Vivo Cons 与 Google Pixel 7 Pro 放在一个自然的测试场景中，摄影师首先聚焦于远处的一个点，然后快速平移相机以捕捉更近距离的模特。在视频中，我们可以看到，两款设备激活快门按钮后的拍摄时间都很短，但 Vivo 的自动对焦失败。
Vivo X90 Pro 和 Google Pixel 7 Pro – 自动对焦比较
在我们的实验室测量中也可以看到同样的行为，我们经常遇到模糊的镜头。与 Vivo X90 Pro+ 相比，X90 Pro 似乎使用了不同的自动对焦策略。即使焦点尚未完全锁定，X90 Pro 也会尝试尽快捕捉拍摄对象。另一方面，X90 Pro+ 需要更长的时间来捕捉，直到几乎完全对焦为止。从上面的视频中可以看出，Pixel 7 Pro 凭借快速准确的自动对焦提供了出色的效果。
自动对焦耐用性和速度：1000Lux Δ4EV 日光手持
该图通过显示在一系列图像的 AFHDR 设置上测量的边缘锐度与拍摄时间的关系，说明了对焦精度和速度，以及零快门延迟能力。所有照片均在模糊后 1000 毫秒、日光光源、500 勒克斯下拍摄。在这种情况下，场景中的背光面板被设置为模拟相当高的动态范围：最亮点与 18% 反射灰块之间的亮度比为 4，我们用 4 的曝光值差来表示边缘锐度是在死叶图的四个边缘上测量的，拍摄时间是在通用定时器 LED 上测量的。
骨架
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oppo找到x5
oppo找到x5
纹理测试分析在实验室和现实生活场景中拍摄的图像中主体的细节和纹理水平。 对于自然照片，要特别注意图像明暗区域的细节水平。 对在 1 到 1000 lux 的各种照明条件和不同类型的动态范围条件下拍摄的地图图像进行客观测量。 使用的图表是专有的 SBMARK (DMC) 图表和枯叶图表。
SBMARK 图表 (DMC) 细节保留分数与三脚架和手持条件下的勒克斯水平
该图显示了两种保留条件下 DMC 细节保留分数随勒克斯水平的变化。 DMC 细节保留分数源自人工智能驱动的指标，该指标经过训练可评估 SBMARK 图表中精选作物的纹理和细节再现。
噪声
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荣耀Magic4 Ultimate
荣耀Magic4 Ultimate
噪声测试分析各种噪声属性，例如现实生活图像和实验室捕获的图形图像的强度、色度、颗粒、纹理。对于自然图像，要特别注意脸部、风景上的噪点，还要注意黑暗区域和高动态范围条件。移动物体上的噪声也会在自然图像上进行评估。对在 1 至 1000 勒克斯的各种条件和不同类型的动态范围条件下捕获的图表图像进行客观测量。使用的图表是枯叶图和标准化测量，例如源自 ISO 15739 的视觉噪声。
X90 Pro 拍摄的图像噪点水平相当低。不过，与 X90 Pro+ 相比，逆光场景中的噪点较多，导致噪点得分较低。
Vivo X90 Pro+——轻微的噪点
Vivo X90 Pro – 阴影噪点
Vivo X90 Pro+——阴影噪点得到很好的控制
文物
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谷歌像素6
谷歌像素6
伪影评估检查镜头阴影、色差、几何失真、振铃边缘、光晕、重影、量化、意外的色调偏移，以及其他类型的可能对照片造成的不自然影响。 伪影越严重、越频繁，扣分越多。 下面列出了观察到的主要伪影和相应的失分。
对摄影文物的重大处罚
背景虚化
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华为Mate 50 Pro
华为Mate 50 Pro
散景在专用模式下进行测试，通常是肖像或光圈模式，并通过目视检查在实验室和自然条件下拍摄的所有图像进行分析。 目标是重现与使用 DLSR 和大光圈拍摄的人像照片相当的人像照片。 关注的主要图像质量属性是深度估计、伪影、模糊梯度和散景模糊反射器形状。 垂直图像质量属性（曝光、颜色、纹理）也被考虑在内。
X90 Pro 的肖像模式在我们的测试中表现良好。获得与 X90 Pro+ 相同的分数。然而，散景场景在这两种设备上的渲染方式有所不同。在此示例中，X90 Pro 上看不到聚光增强，而 X90 Pro+ 捕捉到的面部细节较少。有时可以看到深度伪影。
Vivo X90 Pro – 散景模式
Vivo X90 Pro——细节不错，深度估计准确
Vivo X90 Pro+——散景模式
vivo X90 Pro+：细节稍低，深度估计准确
vivo X90 Pro：焦平面内几乎所有物体都很清晰，但图像右侧可见一些缺陷
预览
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苹果iPhone 14 Pro Max
苹果iPhone 14 Pro Max
预览测试分析相机应用程序图像预览的图像质量，特别注意捕获和预览之间的差异，特别是关于动态范围和散景效果的应用。 还评估了从最小可用缩放系数缩放到最大可用缩放系数时曝光、颜色和焦点适应的均匀性。 预览帧速率是使用通用定时器 LED 测量的。
Vivo X90 Pro – 预览 – 高光剪切 (100 lux TL84 EV7)
Vivo X90 Pro – 拍摄 – 最佳动态范围 (100 lux TL84 EV7)
放大
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荣耀Magic4 Ultimate
荣耀Magic4 Ultimate
关于 SBMARK 相机变焦测试
SBMARK 工程师在受控的实验室环境和自然的室外、室内和低光场景中捕捉和评估 400 多张测试图像，使用相机预设和捏拉变焦，从超广角到超长变焦的各种变焦倍数。 评估是通过目视检查自然场景参考图像以及在 20 至 1000 勒克斯和 2300K 至 6500K 色温的不同条件下对实验室捕获的地图图像进行客观测量来进行的。
Vivo X90 Pro 在从超广角到长焦的整个变焦范围内都能捕捉到良好的图像质量。虽然顶级的 X90 Pro+ 使用两个远摄模块，但 Vivo X90 Pro 只能使用一个。在我们的测试中，这导致噪点水平稍高，细节也较少。在超广角变焦端，vivo X16 Pro 的实测焦距为 90mm，不如顶配机型的 14.5mm 宽。然而，总的来说，除了远距离远摄设置外，这两种型号的图像质量非常相似。
Vivo X90 Pro Zoom 分数与 Ultra-Premium 对比
该图说明了所评估的不同变焦范围的相对分数。横坐标以相当于35mm的焦距表示。缩放分数显示在右侧，缩放分数显示在左侧。
宽
90
华为Mate 50 Pro
华为Mate 50 Pro
这些测试分析了超广角相机在 12mm 到 20mm 不同焦距下的性能。 评估图像质量的所有属性，特别注意色差、镜头柔软度和失真等伪影。 下面的图片是测试场景的摘录。
X90 Pro的超宽模块给出了与X90 Pro+类似的结果。唯一的区别在于 X90 Pro 的视野较窄，如下例所示。
vivo X90 Pro – 超广角 – 显色性好，噪点低
Vivo X90 Pro+ – 超广角 – 显色性好，噪点低
三星 Galaxy S22 Ultra – 超广角 – 良好的演色性，噪点
画
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荣耀Magic4 Ultimate
荣耀Magic4 Ultimate
所有图像质量属性都在大约 40 毫米到 300 毫米的焦距范围内进行评估，重点是纹理和细节。 该分数来自一系列客观的实验室测量和对现实生活图像的感知分析。
在近中长焦设置下，Vivo X90 Pro 和 X90 Pro+ 的纹理渲染相似。对于 X90 Pro，在 96 勒克斯和 100 勒克斯光照条件下，细节保留分数增加到 1000 毫米，这可以通过在此焦距下没有改变的纹理/噪点权衡来解释。因此，随着噪音水平的增加，细节水平也随之增加。
SBMARK CHART 按焦距划分的细节保留分数 (DMC)
此图显示了不同照明条件下 DMC 细节保留分数与全画幅等效焦距的关系。 x 轴代表每个对应拍摄距离测得的等效焦距，y 轴代表最大细节保留指标得分：值越高意味着质量越好。 大点对应于相机应用程序 UI 中可用的缩放比例。
SBMARK CHART 按焦距划分的细节保留分数 (DMC)
此图显示了不同照明条件下 DMC 细节保留分数与全画幅等效焦距的关系。 x 轴代表每个对应拍摄距离测得的等效焦距，y 轴代表最大细节保留指标得分：值越高意味着质量越好。 大点对应于相机应用程序 UI 中可用的缩放比例。
SBMARK CHART 按焦距划分的细节保留分数 (DMC)
此图显示了不同照明条件下 DMC 细节保留分数与全画幅等效焦距的关系。 x 轴代表每个对应拍摄距离测得的等效焦距，y 轴代表最大细节保留指标得分：值越高意味着质量越好。 大点对应于相机应用程序 UI 中可用的缩放比例。
SBMARK CHART 按焦距划分的细节保留分数 (DMC)
此图显示了不同照明条件下 DMC 细节保留分数与全画幅等效焦距的关系。 x 轴代表每个对应拍摄距离测得的等效焦距，y 轴代表最大细节保留指标得分：值越高意味着质量越好。 大点对应于相机应用程序 UI 中可用的缩放比例。
然而，在更长的长焦设置下，两台相机之间的差异变得非常明显。
Vivo X90 Pro——超长焦（约750mm）
Vivo X90 Pro – 完全缺乏细节
Vivo X90 Pro+——超长焦（约750mm）
Vivo X90 Pro+——细节丢失
电影
133
苹果iPhone 14 Pro Max
苹果iPhone 14 Pro Max
关于 SBMARK 相机视频测试
SBMARK 工程师使用摄像机的默认设置，在室内外受控实验室环境和低自然光场景中捕捉和评估超过 2.5 小时的视频。 评估包括目视检查在各种条件下拍摄的自然视频，以及在 1 到 1000+ lux 和色温 2,300K 到 6,500K 的各种条件下对实验室记录的图形视频进行客观测量。
使用 Vivo X90 Pro 拍摄的视频片段在所有条件下都能提供稳定的曝光和色彩。此外，视频噪点得到了很好的控制，即使在弱光条件下，相机也能获得良好的曝光。不利的一面是，我们的测试人员注意到焦点有些轻微的不稳定和不准确。
Vivo X90 Pro Video 得分与 Ultra-Premium 对比
视频测试分析与静止图像相同的图像质量属性，例如曝光、颜色、纹理或噪声，以及时间方面，例如速度、曝光均匀性和稳定性、白平衡和自动对焦过渡。
曝光
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苹果iPhone 14 Pro Max
苹果iPhone 14 Pro Max
颜色
105
苹果iPhone 14 Pro Max
苹果iPhone 14 Pro Max
曝光测试评估主要拍摄对象的亮度和动态范围，例如使图像的明暗区域中的细节可见的能力。 还分析了曝光的稳定性和时间适应性。
图像质量颜色分析检查颜色再现、肤色再现、白平衡、颜色阴影、白平衡稳定性及其在光线变化时的适应性。
Vivo X90 Pro – 自然色，但有轻微的绿色/黄色色偏
Vivo X90 Pro+——演色性好
三星 Galaxy S22 Ultra——显色性好
骨架
106
小米米11超
小米米11超
纹理测试分析真实视频和实验室录制的图形视频的细节和纹理水平。 对自然视频记录进行视觉评估，特别注意明亮区域和黑暗区域的细节水平。 对在 1 到 1000 勒克斯的各种条件下拍摄的卡片图像进行客观测量。 使用的图表是 SBMARK (DMC) 图表和枯叶图表。
使用 Vivo X90 Pro 拍摄的视频片段比使用 X90 Pro+ 录制的视频片段包含更好的细节。 X90 Pro+ 上的纹理渲染也不太自然，尤其是在低光条件下。
SBMARK CHART (DMC) 视频得分的细节保留与勒克斯水平
此图显示视频 DMC 细节保留分数随视频中勒克斯水平的变化。 DMC 细节保留分数源自一个 AI 支持的指标，该指标经过训练可以评估我们 SBMARK 图表中所选作物的纹理和细节再现。
噪声
113
三星Galaxy A23 5G
三星Galaxy A23 5G
噪声测试分析各种噪声属性，例如真实视频记录的强度、色度、颗粒、纹理、时间方面，以及在实验室拍摄的图形视频。 自然视频在视觉上进行评估，重点是黑暗区域和高动态范围条件下的噪声。 对在 1 到 1000 勒克斯的各种条件下记录的图形视频进行客观测量。 使用的图形是 SBMARK 视觉噪声图。
Vivo X90 Pro 的噪点控制也比 X90 Pro+ 更好，尤其是在弱光条件下。总体而言，X90 Pro 提供了更好的纹理噪声比。
Vivo X90 Pro——轻微的噪点，轻微的细节损失
Vivo X90 Pro+：噪点、面部纹理不自然
三星 Galaxy S22 Ultra（Snapdragon）：噪点、面部纹理不自然
空间视觉噪声随光照水平的演变
该图显示了空间视觉噪声随勒克斯水平的演变。 空间视觉噪声是在视频噪声设置中的视觉噪声表上测量的。 SBMARK 视觉噪声测量源自 ISO15739 标准。
视觉噪声随光照水平的时间演变
该图显示了视觉噪声随时间与勒克斯水平的变化。时间视觉噪声是在视频噪声配置中的视觉噪声表上测量的。
稳定
110
苹果iPhone 14 Pro Max
苹果iPhone 14 Pro Max
稳定性等级测试设备使用软件或硬件技术（例如 OIS、EIS 或任何其他方式）稳定镜头的能力。 评估着眼于各种照明条件下步行和跑步用例中的残余运动、平滑度、黄色伪影和残余运动模糊。 下面的视频是其中一个测试场景的摘录。
Vivo X90 Pro – 非常有效的稳定性
Vivo X90 Pro+——有效防抖
三星 Galaxy S22 Ultra – 非常有效的稳定性
文物
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小米12S至尊
小米12S至尊
在实验室中使用 SFR 图上的 MTF 和振铃测量以及使用通用定时器 LED 的帧速率测量来评估伪像。 通过密切关注混叠、量化、块化和音高偏移等伪像，对自然视频进行视觉评估。 神器越严重、越频繁，扣分越多。 下面列出了主要的工件和相应的点损失。
对视频伪影的最高处罚
开始一个新线程