生活中看到有意思的場景拍個照、錄個短視頻，然后發個朋友圈和大家分享，是再稀松平常不過的操作，而發朋友圈之前對照片進行一番修飾也是必不可少的操作，順手P圖片、P視頻就成了必修課。

對于絕大多數普通用戶來說，不太可能在手機里安裝一個太過專業的圖片、視頻編輯App，再更何況手機端操作專業工具的體驗也不太友好，而在桌面端無論是處理照片還是視頻都需要花費一定的時間，并掌握一定的技巧。

以人像摳圖為例，利用Photoshop摳圖要用兩次通道，第一次是用通道把主色部分摳出來，然后再用通道把高光部分提取出來，操作較為復雜。

幸運的是，現在借助一些小工具，結合智能手機提供的AI算力，很多傳統上費時費力的操作變得無比簡單快速。

這是因為強大的算力在端側AI對于物品和復雜場景具有較強的識別能力，在一定程度上通過彎道超車的方式提高了摳圖效率。在智能手機上，AI也扮演著極為重要的角色，搭載AI引擎的智能手機芯片也在發揮越來越重要的作用。

比如前段時間發布的榮耀Play4 Pro，它搭載的麒麟990移動平臺，集成NPU神經網絡單元，使用大小不同核心架構，其中大核基于和麒麟810和昇騰同樣的達芬奇架構，擁有業界最強AI性能，負責高負載的AI運算，而小核叫做“微核”(Tiny Core)，擁有極致低功耗，專門處理一些低負載的AI運算。

根據蘇黎世聯邦理工學院的AI跑分數據，麒麟990的AI Benchmark得分超過5.1萬分，排名世界第三，僅僅次于麒麟990 5G與聯發科天璣1000 Plus。那么落地到實際應用中表現如何？

——馬卡龍玩圖

在修圖過程當中，強大的算力表現在端側AI對于物品和復雜場景具有較強的識別能力，提到修圖效率，圖片的生成時間也相比較筆者過去的手機有所縮短。麒麟990是端側AI，運算都能夠在本地實時完成，明顯加快圖像識別與處理的速度，還能節省圖片上傳到云端再將結果返回本地時間和流量成本。與此同時，無需將照片上傳云端，也能保護用戶數據隱私。

摳前原圖

摳前原圖

——綠幕摳視頻

麒麟平臺的HiAI是具備云側的服務能力、手機端的引擎能力和芯片的運算能力的開放生態，已經面向開發者開放，支持主流的前端Framework、提供上層功能業務API，并且支持異構資源靈活調度，第三方應用開發者能夠基于HiAI移動計算架構進行APP開發。

比如剛剛使用的馬卡龍玩圖以及接下來要用的綠幕俠App，全都是非榮耀開發的第三方App，但都能完美適配。

相比較圖片摳像，視頻摳像的難度更大，在早期特效作品需要工作人員將視頻拆解成幀畫面，然后用專業處理軟件一幀一幀地摳。如今隨著手機AI算力提升，普通用戶不需要專業工具也能簡單實現類似的玩法。

值得一提的是，綠幕俠摳像處理的運算過程是在手機端進行。前面說過云端處理往往會有時延存在，而綠幕俠視頻每秒有數十幀，要在1秒完成數十張圖片的AI圖像語義分割，并且要實時摳圖替換背景，顯然在云端處理很不現實。

可以看到，在進行摳像視頻作品創作的時候，榮耀Play4 Pro可以實現手臂、衣角等位置的判斷，畫面表現也尚可，輪廓邊緣清晰。

如今，用戶對于手機性能的需求可能已經不再僅僅局限于傳統CPU、GPU的表現，NPU所代表的AI算力同樣也是需要關注的重點。值得一提的是，除了智能摳圖換背景、視頻摳像等場景之外，榮耀Play4 Pro基于AI還提供了翻譯功能、快速精準識別食物的卡路里、幫助學生搜索題目、搜索相似圖片等等多項應用場景可一一體驗。

綜上所述，榮耀Play4 Pro使用的麒麟990平臺提供非常出色的AI性能，不僅是跑分，也能帶來切實且豐富的場景體驗。

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總結

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