我们对小米 13 Ultra 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：
- 32MP感应器
- f/2.0 光圈镜头
- 1080p / 30fps
优点
- 照片和视频中的良好纹理/噪点折衷
- 在录制过程中保持设备静止和移动时，视频稳定性良好
- 大多数情况下都有良好的曝光度
针对
- 背光场景中色调压缩相当强
- 狭窄的动态范围会导致高光被剪切
- 皮肤增强效果可能会导致皮肤纹理不真实
在SBMARK自拍测试中，小米13 Ultra整体表现不错，与前身12S Ultra相比，有一些显着的改进，尤其是在照片色彩和曝光方面。此外，视频稳定性更加有效，保证了更高水平的细节。缺点是景深较浅，导致集体照中所有拍摄对象都无法获得良好的清晰度，就像 12S Ultra 一样，并且在一些困难的照明条件下，我们观察到强烈的色调压缩，导致面部对比度缺乏，以及不自然的颜色。
虽然小米 13 Ultra 的整体前置摄像头成绩无法与苹果 iPhone 14 Pro 或华为 Mate 50 Pro 等一些超高端竞争对手相媲美，但它在某些方面表现更好。与华为 Mate 50 Pro 相比，不需要的图像伪影得到了更好的控制；与 iPhone 14 Pro 相比，降噪效果更有效，闪光模式也更好。
小米 13 Ultra 自拍得分 缺点 Ultra Premium
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。
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。
拍照
123
华为Mate 50 Pro
华为Mate 50 Pro
小米 13 Ultra 拍照得分 缺点 超高端
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。
在拍照模式下，小米13至尊纪念版的前置摄像头拍摄出的自拍图像细节丰富，曝光准确。然而，自动激活的皮肤平滑效果可能相当强。散景模式并不是我们见过的最好的模式之一。主体隔离留下了一些改进的空间，并且缺乏模糊渐变导致了不切实际的效果，无法真正提供深度感。当启用闪光灯拍摄图像时，脸部噪点得到了很好的控制，但画面边缘的暗角相当严重。
曝光
75
苹果iPhone 15 Pro Max
苹果iPhone 15 Pro Max
颜色
87
Google Pixel 8 Pro
Google Pixel 8 Pro
曝光和色彩是技术上良好图像的关键属性。对于曝光，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。
关于颜色，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。
在我们的测试中，小米的拍摄对象总体曝光良好，但在弱光条件下，我们的测试人员注意到轻微的曝光不足。动态范围相当窄，导致高对比度场景中频繁发生高光剪切。颜色处理得很好，但我们经常观察到严重的色调压缩，这导致拍摄对象的皮肤纹理不自然，脸部对比度低，尤其是在日光下拍摄时。
小米13至尊纪念版——强大的色调压缩
华为 Mate 50 Pro – 自然效果
Apple iPhone 14 Pro – 浅粉色/橙色色调
专注焦点
78
苹果iPhone 15 Pro Max
苹果iPhone 15 Pro Max
我们的测试人员发现，只要拍摄对象距镜头较近，相机就能提供良好的对焦效果。然而，浅景深意味着当拍摄对象与相机的距离不同时，小米13至尊纪念版并不是集体自拍的最佳选择。虽然最近的脸部会很清晰，但较远的拍摄对象会失焦。
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。
小米 13 Ultra – 景深
小米 13 Ultra – 背景主体模糊
华为 Mate 50 Pro – 景深
华为 Mate 50 Pro – 大多数脸部都清晰对焦，后面的拍摄对象稍微模糊
苹果 iPhone 14 Pro – 景深
苹果 iPhone 14 Pro：所有面孔都清晰可见，即使在背景中
结构
71
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。
小米13至尊纪念版成功地限制了脸部的噪点水平，同时保持了良好的皮肤纹理。在低光条件下，它的表现优于苹果 iPhone 14 Pro，但无法与华为 Mate 50 Pro 的低噪点水平相媲美。
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。
小米 13 Ultra – 细节和噪点
小米 13 Ultra – 面部细节丢失
华为 Mate 50 Pro – 细节和噪点
华为 Mate 50 Pro – 细节不错，但眼部区域的纹理不自然
Apple iPhone 14 Pro – 细节和噪点
苹果 iPhone 14 Pro：良好的细节和自然的纹理
噪声
72
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。
文物
82
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。
在我们的测试中，小米13至尊纪念版倾向于对其图像应用强烈的皮肤平滑效果，这可能会导致外观不自然。在困难的照明条件下，例如背光场景，我们的测试人员观察到了额外的伪像，包括光晕效果、色调压缩和图像饱和区域附近的色调偏移。此外，在特写自拍中，脸部靠近画面边缘，变形可能会稍微明显。
对摄影文物的重大处罚
电影
137
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。
与前任12SUltra相比，小米13 Ultra的视频模式在各个方面都有所改进。视频噪声水平更低，稳定性更平滑，并且在所有光照水平下记录的细节水平都得到提高。不利的一面是，我们注意到低光场景中偶尔会出现曝光不足的情况，而且就像照片模式一样，动态范围也很有限。苹果 iPhone 14 Pro 或华为 Mate 50 Pro 等竞争对手在这方面表现更好，其管理良好的 HDR 模式可以扩展视频片段的动态范围。
小米13 Ultra视频得分与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。
曝光
79
苹果iPhone 15 Pro Max
苹果iPhone 15 Pro Max
颜色
80
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。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。
在高光和室内条件下，面部曝光总体上仍然准确，但有限的动态范围导致许多场景中的背景高光被剪裁。在弱光条件下，我们的测试人员经常发现拍摄对象曝光不足。
小米 13 Ultra – 白平衡和面部曝光稳定，背景高光剪切
华为Mate 50 Pro – 宽动态范围和准确的脸部曝光（HDR视频），稳定的白平衡
苹果 iPhone 14 Pro – 宽动态范围和准确的脸部曝光（HDR 视频），稳定的白平衡
结构
74
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。
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
71
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。
小米 13 Ultra 的视频噪点处理得很好，尤其是面部噪点。事实证明，即使在弱光条件下，降噪也非常有效，可以在不牺牲纹理的情况下消除噪点。
稳定
78
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。
小米13至尊纪念版的视频防抖非常稳定；没有发现凝胶现象，整体性能与苹果 iPhone 14 Pro 和华为 Mate 50 Pro 等领先设备相当。然而，我们确实注意到视频录制开始时相机出现了一些抖动。请注意，这影响了伪像分数而不是稳定性分数。
小米 13 Ultra – 稳定性良好，背景中相机轻微移动
华为 Mate 50 Pro – 良好的稳定性、良好的背景细节
苹果 iPhone 14 Pro – 良好的稳定性，良好的背景细节
文物
76
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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