在人工智能中，“语义学”是指机器像人一样智能地分割信息的能力。机器学习的不同分支对于语义分割可能有不同的用途，但是对于摄影，它从主题识别开始。
在人工智能中，“语义学”是指机器像人一样智能地分割信息的能力。机器学习的不同分支对于语义分割可能有不同的用途，但是对于摄影，它从主题识别开始。
以苹果公司为例，该相机专门寻找镜框内的任何人，但它的层次要深得多。当 iPhone 检测到人体时，Apple 告诉 Digital Trends，它进一步区分了皮肤，头发甚至眉毛。然后，它可以以不同的方式渲染这些片段以达到最佳效果，从而创建出可以适当暴露在背景上的肖像。
只需拍照，电话就会在几分之一秒内完成工作。
要了解为什么它如此重要，还有助于了解标准相机的工作原理。无论是旧版 iPhone 还是专业的 DSLR，相机通常都不知道所拍摄的内容。它知道任何给定像素的颜色和亮度，但无法了解帧中实际内容的任何含义。例如，当您在尼康或佳能上选择“人像”色彩配置文件时，相机仅将设置应用于人类对象中常见的像素的特定色彩范围。它真的不知道是否有人在场。
这种效果称为全局调整，这意味着它将均匀地应用于整个照片。这也是标准的高动态范围（HDR）照片的工作方式：降低高光，增加阴影和增强中距对比度-但不考虑图片的内容。这种方法适用于风景等主体，但并非总是适用于人像。
借助语义渲染，iPhone 11 可以应用本地调整，而不是全局调整。这意味着可以降低明亮的天空的亮度以保持色彩和细节，而不会减少人脸的高光，从而保留主体的深度。清晰度也可以不同的强度应用于皮肤和头发。
