我们对 Apple iPhone 14 Pro 进行了严格的 SBMARK Selfie 测试套件，从最终用户的角度衡量其照片和视频的性能。本文介绍了该设备在各种测试和不同常见用例中的表现，旨在通过提取的数据来突出显示我们测试中最重要的结果。
概述
前置摄像头主要规格：
- 12 MP传感器
- f / 1.9光圈镜头
- 自动对焦
- 4/24/25/30 fps 的 60K 视频，1080/25/30 fps 的 60p（测试 4 fps 的 30K）
优点
- 照片和视频的目标精确曝光
- 精确的自动对焦和宽景深
- 高细节
- 在明亮的光线和室内条件下，令人愉悦的白平衡和美丽的肤色
- 散景照片中的自然前景模糊和精美渲染的反射器
与
- 照片和视频中的噪点
- 行走视频中经常看到的帧之间的清晰度差异
- 在困难条件下偶尔会出现不准确的肤色，例如低光照或高动态范围的场景
苹果 iPhone 145 Pro 的 SBMARK 自拍得分为 14 分，在我们的前置摄像头排名中取得了新的最高分，比华为 P50 Pro 高一分。最新版本的 Apple TrueDepth 相机现在配备了系统自动对焦和更快的光圈（f / 1.9 与之前型号的 f / 2.2 相比）。这些硬件变化极大地提高了照片和视频的各项得分。
视频表现尤其令人印象深刻。 iPhone 154 Pro 的视频得分为 14，在前置视频方面处于领先地位，这得益于曝光度、色彩和稳定性的新高。 139 Pro 的照片得分为 14 分，并未达到榜首位置，但比上一代提升了 11 分，意味着巨大的进步，并且该设备在曝光和散景方面提供了迄今为止最好的性能。总体而言，对于所有喜欢使用前置摄像头制作图像和视频内容的智能手机用户来说，苹果 iPhone 14 Pro 是一个简单的选择。
Apple iPhone 14 Pro：出色的曝光和美丽的肤色
测试总结
关于 SBMARK 自拍测试：为了进行评分和分析，SBMARK 工程师使用前置摄像头的默认设置，在受控实验室环境以及自然室外、室内和低光场景中捕获和评估了 1,500 多张测试图像。摄影协议的设计考虑了用户的需求，并基于典型的拍摄场景，例如特写和团体自拍照。评估是通过目视检查自然场景参考图像并对实验室在 1 至 1,000+ 勒克斯的不同照明条件和 2,300K 至 6,500K 色温下捕获的图形图像进行客观测量来完成的。如需了解更多 SBMARK 自拍测试协议信息，请点击此处。有关我们如何评价智能手机摄像头的更多详细信息，请参阅此处。以下部分收集了SBMARK全面测试和分析的关键要素。可根据要求提供综合绩效评估。联系我们了解如何接收完整报告。
Apple iPhone 14 Pro 与超高级自拍得分
此图表比较了测试设备和参考设备之间 SBMARK Selfie 照片和视频的总体得分。还显示了该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 SBMARK 设备数据库计算的。
拍照
139
Huawei P50 Pro
Huawei P50 Pro
Apple iPhone 14 Pro Photo vs Ultra-Premium 分数
照片测试分析各种照明条件下的图像质量属性，例如曝光、颜色、纹理和噪点。还评估了在受控实验室条件下捕获的所有图像以及现实生活图像中的焦点范围和伪影的存在。所有这些属性都会对测试设备拍摄的图像的最终质量产生重大影响，并有助于了解相机的主要优点和缺点。
从拍照来看，iPhone 14 Pro 各项属性均较 iPhone 13 Pro 有所提升。在实验室和现实生活场景中的结果都更好。看来新机型相机硬件的变化有助于解决我们在之前的 iPhone 前置摄像头上遇到的一些问题。例如，添加自动对焦系统会对对焦精度和景深产生很大影响。但 14 Pro 前置摄像头的剧照还有更多亮点，包括准确的曝光、出色的细节、美丽的整体色彩和良好的肤色。人像模式下的模拟散景效果看起来也非常自然。缺点是在大多数情况下，一些图像噪点很明显，并且在低光或高对比度场景中，肤色渲染可能会变得不太准确。
曝光是技术上良好图像的关键属性之一。评估的主要属性是各种用例和照明条件下面部的亮度。评估的其他因素是对比度和动态范围，例如。使图像的明暗区域的细节可见的能力。可重复性也很重要，因为它表明相机在连续拍摄连续图像时提供相同渲染的能力。
iPhone 14 Pro 的前置摄像头可以产生准确的曝光，具有相当宽的动态范围和良好的对比度。
Apple iPhone 14 Pro：人脸和背景曝光准确，对比度不错
Google Pixel 6 Pro：人脸曝光准确，背景略微曝光不足
三星 Galaxy S22 Ultra (Exynos)：面部曝光准确，背景略微曝光不足
高光裁剪仍然出现在非常具有挑战性的场景中，比如这张逆光自拍。
Apple iPhone 14 Pro：突出困难条件下的裁剪
颜色
90
Google Pixel 6 Pro
Google Pixel 6 Pro
颜色是技术上良好的图像的关键属性之一。分析的图像质量属性包括肤色渲染、白平衡、色彩渐晕和可重复性。
白平衡和不同肤色的渲染效果总体不错。此外，在大多数测试条件下，一系列连续拍摄的白平衡保持不变。
Apple iPhone 14 Pro：各种肤色的漂亮渲染
有几次，我们的测试人员在背光场景和混合照明条件下观察到肤色略有不准确。有时还会出现暖色偏色，这会对肤色的准确性产生负面影响。
Apple iPhone 14 Pro – 肤色渲染略微不准确
Google Pixel 6 Pro – 肤色渲染略微不准确
三星 Galaxy S22 Ultra (Exynos)：可接受的肤色再现
Apple iPhone 14 Pro：暖色偏色影响肤色渲染
Google Pixel 6 Pro：自然肤色渲染，但偏冷色偏
三星 Galaxy S22 Ultra (Exynos)：准确再现肤色和白平衡
专注焦点
96
Huawei P50 Pro
Huawei P50 Pro
自动对焦测试评估拍摄对象脸部对焦的准确性、精确对焦的重复性以及景深。虽然浅景深对于单人自拍或特写镜头来说可能很好，但在集体自拍等特定条件下可能会出现问题；两种情况都经过测试。对焦的准确性也会在从 30 厘米到 150 厘米以及在室外低光照条件下拍摄的所有真实图像中进行评估。
iPhone 14 系列是第一代在前置摄像头上采用自动对焦系统的 iPhone。这使得设备能够优化场景的焦点，并确保集体自拍中所有面部的良好清晰度。当远距离拍摄时（例如使用自拍杆），它还有助于增加背景细节。
Apple iPhone 14 Pro – 良好的景深
Google Pixel 6 Pro – 景深比参考设备略浅
三星 Galaxy S22 Ultra (Exynos)
三星 Galaxy S22 Ultra (Exynos) – 景深已扩展
结构
76
华硕ZenFone临7
华硕ZenFone临7
纹理测试分析实验室以及现实生活场景中拍摄的图像中主体的细节和纹理水平。对于自然的镜头，要特别注意面部特征的细节水平，例如眼睛。对在 1 至 1000 勒克斯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) 图和 Dead Leaves 图。
iPhone 14 的前置摄像头在大多数测试条件下都能捕捉到高纹理水平。这可以在客观的实验室测量以及现实生活场景中看到。
纹理清晰度随照度水平的变化
该图显示了两种密封条件下纹理清晰度随勒克斯水平的变化。纹理清晰度是在“特写枯叶”设置中的“枯叶”图上测量的。
苹果 iPhone 14 Pro – 细节
Apple iPhone 14 Pro：相当高的细节水平
谷歌 Pixel 6 Pro – 细节
Google Pixel 6 Pro – 与竞争对手相比，细节略有损失
三星 Galaxy S22 Ultra (Exynos) – 细节
三星 Galaxy S22 Ultra (Exynos) – 细节不错
噪声
69
Huawei P40 Pro
Huawei P40 Pro
噪声测试分析现实生活图像以及实验室拍摄的图形图像上的各种噪声属性，例如强度、色度、颗粒和纹理。对于自然图像，要特别注意面部的噪点，还要注意暗区和高动态范围条件下的噪点。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拍摄的图形图像进行客观测量。使用的图表是 SBMARK Dead Leaves 图和标准化测量，例如源自 ISO 15739 的视觉噪声。
手持条件下视觉噪声随光照水平的演变
该图显示了便携式条件下视觉噪声指标随勒克斯水平的变化。视觉噪声指标是“特写死叶”设置中“死叶”图表的所有色块的视觉噪声测量值的平均值。 SBMARK视觉噪声测量源自ISO15739标准。
在大多数测试条件下都可以观察到图像噪声，如下所示。谷歌 Pixel 6 Pro 在降噪方面做得更好。在对比设备中，三星 Galaxy S22 Ultra (Exynos) 的噪音水平往往最高。
苹果 iPhone 14 Pro – 噪音
Apple iPhone 14 Pro – 亮度噪点
Google Pixel 6 Pro – 噪音
Google Pixel 6 Pro：噪点得到很好的控制
三星 Galaxy S22 Ultra (Exynos) – 噪音
三星 Galaxy S22 Ultra (Exynos) – 略显粗糙和色度噪点
制成品
84
Google Pixel 6 Pro
Google Pixel 6 Pro
伪影评估在实验室中检查镜头阴影、色差、点图和 MTF 图上的畸变测量以及 SFR 图上的环测量。除其他外，特别关注重影、量化、光晕和面部阴影的变化。伪影越严重、越频繁，从分数中扣除的分数就越大。下面列出了观察到的主要伪影和相应的点损失。
摄影文物的主要处罚
在 14 Pro 的前置摄像头图像中可以找到一些图像伪影，例如光晕、色相偏移和振铃，尤其是在捕捉要求苛刻的 HDR 场景时。
Apple iPhone 14 Pro：光晕和振铃伪影，轻微的色调偏移
散景在专用模式下进行测试，通常在肖像或光圈模式下进行，并通过目视检查在实验室和自然条件下捕获的所有图像进行分析。目标是再现与使用单反相机和大光圈拍摄的人像摄影相媲美的效果。需要注意的主要图像质量属性是深度估计、伪像、模糊梯度和散景模糊聚光灯形状。人像图像质量的属性（曝光、颜色、纹理）也被考虑在内。
散景自拍模拟已经是上一代 iPhone 的一大亮点，但 14 Pro 将其提升到了一个新的水平，现在是我们迄今为止测试过的最好的散景自拍设备。模糊梯度平滑，深度估计准确，图像呈现自然的散景形状。由于添加了前景模糊，散景渲染现在更加自然，使手机在该测试属性中获得了 80 分的最高分。
Apple iPhone 14 Pro：精确的模糊渐变，即使在前景中
关于 SBMARK 自拍视频测试
SBMARK 工程师使用前置摄像头的默认设置，在室内和室外的受控实验室环境和低光照条件下的自然场景中捕获和评估超过 2 小时的视频。该评估包括目视检查在各种条件下拍摄的自然视频，并对实验室在 1 至 1000+ 勒克斯、色温 2,300 K 至 6,500 K 的不同条件下录制的图形视频进行客观测量。
Apple iPhone 14 Pro 与 Ultra-Premium 视频得分
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、白平衡和自动对焦转换。
在视频模式下，曝光、色彩（白平衡）、纹理和自动对焦是 iPhone 14 Pro 的主要优势。综合起来，这些优势使得苹果设备能够将前置摄像头的视频质量提升到一个新的水平。未知。结果是自拍视频的尖端新体验和高分。不过，视频模式并不完美。还有一些改进的空间。例如，在大多数测试条件下，噪点都很明显，并且在背光室内场景中，肤色显得有些褪色。视频防抖总体上非常有效，但在录制视频时行走时，帧之间的清晰度存在一些差异。
iPhone 14 Pro 的前置摄像头视频模式在 4K 分辨率、每秒 30 帧和启用杜比视界格式的情况下进行了测试。
曝光测试评估面部亮度和动态范围，例如。使图像的明暗区域的细节可见的能力。还分析了暴露的稳定性和时间适应性。
在大多数测试条件下视频曝光都是准确的，并且动态范围相当宽。额外的好处是，我们几乎没有注意到显示屏有任何不稳定的情况。
Apple iPhone 14 Pro：整个片段的人脸曝光准确，动态范围广
Apple iPhone 13 Pro Max：整个剪辑的准确面部曝光，宽动态范围
Google Pixel 6 Pro：整个剪辑的准确面部曝光，宽动态范围
图像质量色彩分析检查肤色再现、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。
iPhone 14 Pro视频在大多数高光场景和室内通常都具有自然的肤色渲染和准确的白平衡。然而，在高对比度场景中，肤色准确度可能会受到轻微影响。
Apple iPhone 14 Pro：美丽的肤色
Apple iPhone 13 Pro Max：美丽的肤色
Google Pixel 6 Pro：美丽的肤色
专注焦点
91
华为Mate 40 Pro
华为Mate 40 Pro
14 Pro 的全新自动对焦系统将 iPhone 视频提升到一个新的水平。例如，它增加了优化场景自动对焦点的功能，实际上扩大了景深。这在集体自拍照中非常有用，理想情况下，所有拍摄对象（从距相机最近到最远）都应具有良好的清晰度。
Apple iPhone 14 Pro：宽景深
Apple iPhone 13 Pro Max：景深略浅
Google Pixel 6 Pro：宽景深
结构
83
华硕ZenFone 6
华硕ZenFone 6
一致性测试分析现实生活视频以及实验室录制的图形视频的细节和纹理水平。自然视频录制通过视觉进行评估，特别注意面部特征的细节水平。对在 1 至 1000 勒克斯的各种条件下拍摄的图表图像进行客观测量。使用的图表是死叶图表。
如图所示，iPhone 14 Pro 的前置摄像头能够在所有测试照明条件下捕捉视频中的高水平细节。
纹理清晰度随照度水平的变化
该图显示了两种密封条件下纹理清晰度随勒克斯水平的变化。纹理清晰度是在“特写枯叶”设置中的“枯叶”图上测量的。
噪声
69
小米米11超
小米米11超
噪声测试分析现实生活视频记录和实验室拍摄的图形视频的各种噪声属性，例如强度、色度、颗粒、纹理、时间方面。自然视频通过视觉进行评估，特别注意面部噪点。对在 1 至 1000 lux 的各种条件下录制的卡片视频进行客观测量。使用的图表是 SBMARK 视觉噪声图。
在室内和低光照条件下，14 Pro 前置摄像头的视频片段中有时会出现噪点，尤其是在画面的角落。
视觉噪声随照度水平的空间演变
该图显示了空间视觉噪声随勒克斯水平的变化。空间视觉噪声是在视频噪声设置中的视觉噪声图上测量的。 SBMARK视觉噪声测量源自ISO15739标准。
视觉噪声随照度水平的时间演变
该图显示了时间视觉噪声随勒克斯水平的演变。视觉时间噪声是在视频噪声设置中的视觉噪声图上测量的。
稳定性评估验证设备使用软件或硬件技术（例如 OIS、EIS 或任何其他方式）稳定素材的能力。该评估检查在各种照明条件下行走和平移用例期间面部和背景上的整体残余运动、平滑度和明胶伪影。下面的视频是测试场景之一的摘录。
对于 14 Pro，苹果改变了视频稳定的方法。在 iPhone 13 Pro Max 上，拍摄对象的脸部已被稳定。然而，在新模型上，背景变得稳定。两者都是有效的方法。总的来说，14 Pro 可以很好地补偿运动，即使是在边走边录音的情况下也是如此。然而，帧之间的清晰度存在一些差异。
Apple iPhone 14 Pro – 稳定的背景
Apple iPhone 13 Pro Max：明显的移动，尤其是在背景中
Google Pixel 6 Pro：背景和手抖稳定
制成品
88
苹果iPhone 12 mini
苹果iPhone 12 mini
在实验室中通过 SFR 图上的 MTF 和环测量以及使用通用定时器 LED 的帧速率测量来评估伪影。对自然视频进行视觉评估，特别关注量化、色调偏移和面部渲染伪影等伪影。伪影越严重、越频繁，从分数中扣除的分数就越大。下面列出了主要的工件和相应的点损失
视频伪影的主要处罚
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