我们对 Google Pixel 8 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性能。本文分析了设备在一系列测试和几个常见用例中的行为，旨在通过所获取的数据摘录来强调我们测试的最重要结果。
概述
前置摄像头主要规格：
- 10.5 MP传感器
- f/2.2 光圈镜头
- 1.22微米像素
- 自动对焦
- 4/24/30 fps 的 60K 视频（4K 在 30 fps 下测试）
优点
- 照片中的白平衡基本准确
- 室内视频中的美丽演色性
- 照片和视频中的曝光通常准确
- 准确对焦脸部
- 对于照片和视频来说，日光和室内的细节通常很好
- 平移时视频平稳稳定
针对
- 偶尔出现浅色偏色
- 照片和视频中存在轻微噪点
- 录制时保持相机静止时存在残留运动，视频中存在轻微的对焦不稳定
- 散景模式下的深度估计造成的伪像
Google Pixel 8 Pro 在 SBMARK Selfie 测试中表现出色，接近我们的排名榜首，使其成为迄今为止最好的 Android 设备。 Pixel 8 Pro 使用与 Pixel 7 类似的前置摄像头硬件，但增加了自动对焦功能。总体而言，该相机在照片和视频模式方面都比以前的型号有了显着的改进。在我们的测试中，Pixel 8 Pro 在色彩方面表现得特别好。自动对焦有助于显着提高纹理级别，尤其是在特写镜头中，因此也可以实现更好的纹理/噪点权衡。
在视频模式下，Pixel 8 Pro 凭借准确的曝光、漂亮的色彩和良好的细节，刚刚击败了同类领先的苹果 iPhone 15 Pro Max。全景拍摄时视频稳定流畅，确保整体视频性能良好。
请注意，Google Pixel 8 Pro 在 SDR 模式下进行了自拍测试，因为它提供了比 HDR 模式更好的结果，尤其是在色彩方面。
测试总结
关于 SBMARK 自拍测试：为了进行评分和分析，SBMARK 工程师使用默认的前置摄像头设置，在受控实验室环境以及自然的室外、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，例如特写和集体自拍。通过目视检查图像进行评估，以自然场景为参考，并在 1 至 1,000+ 勒克斯的不同照明条件和 2,300 K 至 6,500 K 的色温下对实验室捕获的图形图像进行客观测量。了解有关 SBMARK Selfie 测试的更多信息协议，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。以下部分汇总了 SBMARK 全面测试和分析的关键要素。可根据要求提供完整的绩效评估。请联系我们了解如何接收完整报告。
Google Pixel 8 Pro 自拍得分与 Ultra Premium 的对比
此图表比较了测试设备和参考设备之间照片和视频的 SBMARK Selfie 总体得分。还标明了价格范围的平均分和最高分。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
143
华为Mate 50 Pro
华为Mate 50 Pro
Google Pixel 8 Pro 照片得分与 Ultra Premium 相比
摄影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。还对在受控实验室条件下捕获的所有图像和现实生活图像中的焦点范围和伪影的存在进行评估。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。
在照片模式下，Google Pixel 8 Pro 成功地保持了我们在前代 Pixel 7 Pro 上看到的漂亮、自然的色彩还原和宽广的动态范围。 它还对混合进行了一些重大改进，特别是在对焦自动对焦和纹理/噪点折衷方面。
注意：对于 Google Pixel 8 Pro 照片，我们在 SDR 显示器上评估了 SDR 文件。苹果 iPhone 15 Pro Max 的对比照片是在 HDR 显示器上使用 HDR 文件进行评估的。 Apple设备HEIC文件无法在此页面查看，因此我们使用转换后的SDR文件，这并不能显示iPhone的全部潜力。
Google Pixel 8 Pro – 准确的测标曝光和宜人的演色性
曝光
90
苹果iPhone 15 Pro Max
苹果iPhone 15 Pro Max
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人脸的亮度。评估的其他因素包括对比度和动态范围，例如在图像的亮区和暗区都可见细节的能力。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。
Google Pixel 8 Pro – 脸部曝光明亮，背景动态范围宽广
苹果 iPhone 15 Pro – 脸部曝光明亮，背景动态范围宽广
华为 Mate 50 Pro – 脸部曝光明亮，背景动态范围宽广
Pixel 8 Pro 通常可以提供准确的测标曝光以及非常宽的动态范围。然而，相机往往会在曝光不足的一侧犯错误，以保护画面的高亮区域。
Google Pixel 8 Pro – 逆光场景中脸部曝光不足
Google Pixel 7 Pro – 逆光场景中脸部曝光不足
华为 Mate 50 Pro – 逆光场景中面部曝光良好
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。
Pixel 8 Pro 的色彩表现与其前身一致，主要产生自然的白平衡。此外，Google 的 RealTone 的性能优于竞争对手的许多同类功能，在肤色方面提供卓越的色彩准确性。
Google Pixel 8 Pro – 宜人的肤色，天空和树木的色彩漂亮
Apple iPhone 15 Pro – 漂亮的肤色，天空和树木的颜色漂亮
华为 Mate 50 Pro – 肤色渲染不太好
专注焦点
96
苹果iPhone 15 Pro Max
苹果iPhone 15 Pro Max
自动对焦测试评估拍摄对象脸部的对焦精度、准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。对焦精度也在弱光或室外条件下拍摄的所有真实图像（从 30 厘米到 150 厘米）中进行评估。
虽然前代 Pixel 7 Pro 使用的是定焦镜头，但 Pixel 8 Pro 现在的前置摄像头配备了自动对焦系统。在我们的测试中，这有助于显着提高拍摄对象的细节水平，尤其是近距离和长距离拍摄时。
Google Pixel 8 Pro：脸部和背景清晰对焦
Apple iPhone 15 Pro – 脸部和背景清晰对焦
华为 Mate 50 Pro – 主体和背景略微模糊。
结构
67
华硕ZenFone临7
华硕ZenFone临7
纹理测试分析实验室和现实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。使用的纸张是专有的 SBMARK (DMC) 纸张和 Dead Leaves 纸张。
纹理清晰度随照度水平的演变
该图显示了两种握持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。
在最新的 Pixel Pro 上，噪点和纹理之间的权衡得到了显着改善，从而在各种照明条件下实现了更好的整体性能，并改善了拍摄对象的细节。得益于新的自动对焦系统，Pixel 能够从极短（30 厘米）到长（120 厘米及以上）的拍摄距离捕捉到良好的细节，在所有拍摄距离上提供更一致的细节水平。与以前的模型相比的主题。
噪声
78
华为Mate 50 Pro
华为Mate 50 Pro
噪声测试分析真实图像和实验室拍摄的图形图像的各种噪声属性，例如强度、色度、颗粒和纹理。对于自然图像，要特别注意面部噪点，还要注意暗区和高动态范围条件。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照度水平的演变
该图显示了手持条件下视觉噪声指标随勒克斯水平的演变。视觉噪声指标是特写死叶设置中死叶图所有区域的视觉噪声测量值的平均值。 SBMARK视觉噪声测量源自ISO15739标准。
与之前的型号相比，图像噪点总体上得到了很好的控制（其行为与 Pixel 7 Pro 非常相似，并且在这方面的性能比 iPhone15 Pro Max 更好），从而在纹理/噪点折衷方面取得了显着改善。
文物
90
苹果iPhone 15 Pro Max
苹果iPhone 15 Pro Max
伪像评估着眼于实验室中的镜头阴影、色差、点和 MTF 图上的畸变测量以及 SFR 图上的声音测量。特别关注重影、量化、光晕和面部色调变化等。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。
就不需要的图像伪影而言，我们的测试人员仅观察到一些小问题，Pixel 8 Pro 在此类别中的整体表现非常好。也就是说，颜色量化在某些情况下很明显，几个测试场景中的轻微局部纹理损失也是如此（在图中由面部渲染伪影分数表示）。
对摄影文物的重大处罚
背景虚化
70
苹果iPhone 15 Pro Max
苹果iPhone 15 Pro Max
散景在专用模式（通常是肖像或光圈模式）下进行测试，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。目标是重现一张与使用数码单反相机和大光圈拍摄的人像照片相当的照片。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聚光灯的形状。人像图像的质量属性（曝光、颜色、纹理）也被考虑在内。
Pixel 8 Pro 的散景性能与其前身 Pixel 7 Pro 非常接近。 总体结果相当令人满意，尽管深度估计偶尔不准确，但实现类似单反相机的自然模糊梯度仍然是一个挑战。
Google Pixel 8 Pro – 拍摄对象周围有轻微的深度伪影
Apple iPhone 15 Pro – 出色的主体隔离
Google Pixel 7 Pro – 拍摄对象周围有轻微的深度伪影
电影
147
苹果iPhone 15 Pro Max
苹果iPhone 15 Pro Max
关于 SBMARK 自拍视频测试
SBMARK 工程师使用默认前置摄像头设置，在室内和室外受控实验室环境和自然低光场景中捕获和评估超过 2 小时的视频。评估包括对各种条件下拍摄的自然视频进行目视检查，并对实验室在 1 至 1000+ 勒克斯和色温 2,300 K 至 6,500 K 的不同条件下记录的图表视频进行客观测量。
Google Pixel 8 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、白平衡和自动对焦转换。
在我们的前置摄像头视频测试中，Google Pixel 8 Pro 提供了稳定且稳定的性能，仅落后于同类最佳的 Apple iPhone 15 系列。
请注意，我们在 HDR 和 SDR 设置下测试了 Google Pixel 8 Pro 的视频，得出的结论是 SDR 模式的整体质量稍好一些。然后将其用于以下比较。
曝光
84
苹果iPhone 15 Pro Max
苹果iPhone 15 Pro Max
曝光测试评估面部亮度和动态范围，例如使图像的明亮和黑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。
在我们的测试中，Pixel 8 Pro 表现出了出色的曝光性能，目标曝光准确，尤其是在日光和室内照明下。然而，该相机仍然难以在低光下获得良好的测标曝光。动态范围相当宽，比之前的型号略有改进，尤其是在弱光条件下。曝光转换可能比竞争对手慢，但它们始终准确。
Google Pixel 8 Pro：精准人脸曝光，宽动态范围
Google Pixel 7 Pro：精准人脸曝光，宽动态范围
Apple iPhone 15 Pro – 精确的面部曝光、宽动态范围、高对比度（在 HDR 显示器上）
颜色
85
苹果iPhone 15 Pro Max
苹果iPhone 15 Pro Max
图像质量色彩分析检查肤色渲染、白平衡、色彩渐晕、白平衡稳定性及其在光线变化时的适应情况。
在日光或弱光条件下，相机的色彩表现有时可能会很困难。然而，在室内录制时却表现出色，尤其是在肤色方面，非常准确。
Google Pixel 8 Pro – 宜人的肤色
Google Pixel 7 Pro – 宜人的肤色
苹果 iPhone 15 Pro – 宜人的肤色
专注焦点
85
华为Mate 40 Pro
华为Mate 40 Pro
新的自动对焦系统在大多数情况下都很准确，但也表现出一些不一致的情况，特别是在跟踪移动物体时。总体而言，与前代 Pixel 7 Pro 相比，自动对焦功能的添加并没有提高对焦得分。然而，由于新模型能够在广泛的拍摄距离内准确对焦，它确实有助于显着提高纹理得分。
Google Pixel 8 Pro：景深宽广，背景细节细腻
Google Pixel 7 Pro：景深宽广，背景细节细腻
苹果 iPhone 15 Pro – 景深宽广，背景细节良好
结构
85
华硕Zenfone 6
华硕Zenfone 6
纹理测试分析实验室录制的真实视频和图形视频的细节和纹理水平。自然视频片段通过视觉进行评估，特别关注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。
与照片模式一样，视频模式在纹理/噪点权衡方面有了显着改善，达到了非常好的水平。自动对焦系统及其在广泛的拍摄距离内实现良好对焦的能力在推动这些改进方面发挥着重要作用。
谷歌 Pixel 8 Pro——细节不错
谷歌 Pixel 7 Pro——细节不错
Apple iPhone 15 Pro – 细节不错
纹理清晰度随照度水平的演变
该图显示了两种握持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
68
小米米11超
小米米11超
噪声测试分析真实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、结构、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 勒克斯的各种条件下录制的图形视频进行客观测量。使用的图表是 SBMARK 视觉噪声图。
空间视觉噪声随照度水平的演变
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。时间视觉噪声是在视频噪声设置中的视觉噪声图上测量的。
稳定
76
苹果iPhone 15 Pro Max
苹果iPhone 15 Pro Max
稳定等级检查设备通过软件或硬件技术（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、平滑度和凝胶伪影。下面的视频是测试场景之一的摘录。
整体稳定性能仍然有效，残余运动有限，尤其是在手持视频上。录制时平移或行走时的稳定性优于平均水平。
Google Pixel 8 Pro – 有效的防抖，拍摄对象有轻微的残余运动，背景有轻微的变形
Google Pixel 7 Pro – 有效的防抖，拍摄对象有轻微的残余运动，背景有轻微的变形
苹果 iPhone 15 Pro – 防抖有效，拍摄对象有轻微残留运动，背景无变形
在某些特定情况下，我们的测试人员观察到使用三脚架拍摄的视频有一些轻微的振动。这些振动导致了与之前模型的分数差异。不过，这个问题可以通过固件更新来解决。
Google Pixel 8 Pro – 轻微振动
文物
87
苹果iPhone 12 mini
苹果iPhone 12 mini
在实验室中通过 SFR 图上的 MTF 和振铃测量以及使用 LED 通用计时器的帧速率测量来评估伪影。通过特别关注量化、色调偏移和面部渲染伪影等伪影来对自然视频进行视觉评估。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
对视频伪影的最高处罚
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