这张照片是用富士X-T5在ISO 12,800下拍摄的，并使用DxO的deeprime XD去噪算法进行处理。

自富士推出首款带有X-Trans传感器的相机以来，已经过去了十多年富士胶片X-Pro1早在2012年1月。X-Trans传感器采用颜色过滤阵列，在每条水平线和垂直线上采样红色、绿色和蓝色像素，旨在更均匀地采样图像上的颜色信息。与传统的拜耳滤镜相比，这反过来又可以更好地抵抗颜色波动，后者在每隔一行或列中跳过红色或蓝色像素。

X-Trans方法的缺点是双重的。与拜耳的2x2相比，它采用了更大的6x6图案，这使得去除色彩数据的任务不仅是富士相机所独有的——要求软件制造商实现更多的定制代码——而且还需要更多的处理器密集型和优化挑战。法国软件制造商DxO同样独特的方法是先去噪后去马赛克形势进一步复杂化。因此，多年来，它完全不支持X-Trans，只为其基于拜耳的机型提供富士胶片相机支持。
本文中的去噪示例是由这五张图像组成的，这里以相机外的JPEG版本显示。您可以单击下面翻转图库中的每个裁剪，以打开全尺寸的dxo处理JPEG。

2021年10月终于开始改变通过引入DxO的PhotoLab 5。这带来了基本的X-Trans支持，尽管在降噪算法方面仍然存在一些差距。最近发布的PhotoLab 6.4已经完成了其中最大的一个功能，为富士x系列相机提供了对该公司顶级DeepPRIME和DeepPRIME XD去噪算法的支持。(这就只剩下该公司的标准PRIME去噪算法和一个一些更小的功能不要放在x系列相机的桌子上。)

那么，在现实世界中，DeepPRIME是如何处理X-Trans图像的呢?让我们卷起袖子，仔细看看，从我们最近的富士x系列评论中选择高ISO照片!

本文中的所有示例图像及其作物都是使用刚刚发布的原始图像转换而成的PhotoLab 6.5更新(也macOS可用)，预设为“仅DxO光学校正”，并且每个去噪算法都在其默认设置下使用。

测试一:面包(富士胶片X-T4, ISO 2500)

没有去噪 总部去噪 DeepPRIME DeepPRIME XD

我们先从我们的富士X-T4评测在ISO 2500，一个中等高的感光度。正如你所看到的，没有去噪应用的噪声入侵相当多，尽管X-Trans颜色过滤器阵列，仍然有相当多的假颜色的显示。

基本的HQ去噪算法清理了很多东西，但它也从粘在面包上的细面粉颗粒中窃取了一些细节，在1:1的分辨率下，面包皮上的裂缝看起来有点软。

虽然deeprprime使事情变得更加清晰，但新推出的deeprprime XD算法确实做得更好。它的效果更脆，它恢复了更多的细节，比标准的deeprprime产生更少的塑料感。

测试2:鸭子(富士X-S10, ISO 3200)

没有去噪 总部去噪 DeepPRIME DeepPRIME XD

把感光度调到ISO 3200，从我们的富士X-S10评测，我们有一张剪得很短的照片，上面是一只鸭子的头，羽毛刚被水里的鸭子弄湿。同样，在去噪之前，我们可以看到相当多的噪音，尤其是在鸭子的眼睛里。假色也会入侵，尤其是在反射的水滴和鸭子下眼睑的细褶皱上。

切换到HQ去噪大大改善了这两个缺陷，但它肯定也抛弃了一些细节，把婴儿和洗澡水一起倒掉了。你可以很容易地在眼睛下面和后面的羽毛上看到这一点。

deeprprime算法恢复了这些区域的许多细节，但从1:1来看，它也给出了一些不自然的蜡状外观。在某种程度上，这在羽毛上是明显的，但尤其是在眼球上，它看起来几乎是由玻璃制成的。

切换到deeprprime XD会带来更多的眼睛和反射的细节。它还能让羽毛更脆。同样，这个结果显然是组中最好的，特别是要记住它是在默认设置下，没有用户干预。

测试3:武士(富士X-H2S, ISO 5000)

没有去噪 总部去噪 DeepPRIME DeepPRIME XD

接下来，我们有一个武士雕像的ISO 5000照片，来自我们的富士胶片X-H2S评测。没有去噪，光滑的黑色面板看起来很有斑点。再一次，这里有一点伪色，这在沿着上边缘的小脐带夹的闪亮区域尤其明显，你可以看到靠近作物的顶部中心。

HQ去噪算法很好地清除了这两种情况，但它也剥夺了我们在裁剪右侧的织物中的大多数螺纹图案。绳索上的线也大部分丢失了，而在作物中心闪亮的青铜饰块中可以看到一些不自然的人工制品。

标准的deeprprime算法在处理这些缺陷方面做得明显更好，但在1:1的情况下，它看起来仍然有点软。再一次，deeprprime XD看起来明显更清爽，在织物和绳子上都能看到更多的线。

测试四:狗(富士X-H2, ISO 6400)

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我们的下一张照片是ISO 6400，来自我们的富士X-H2评测。由于去噪功能被禁用，这是一件相当多雪的事情，尤其是狗眼球中的反射。它皮毛上的许多细节都被噪音严重遮蔽，尤其是在蓝色通道中。虽然HQ去噪过滤器有帮助，但它仍然让事情变得相当不饱和。

在DeepPRIME滤镜的激活下，不仅噪音大部分被压扁了，而且皮毛上的颜色和狗眼中的反射也明显更加生动。对于deeprime XD版本更是如此。XD算法还消除了一些非常精细的伪影，这些伪影在标准deeprprime版本的右上角特别明显。

测试5:街道(富士胶片X-T5, ISO 12800)

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到目前为止，所有这些比较都发挥了deeprprime和deeprprime XD的优势。正如我们在过去对这些技术的报道中所看到的那样DxO PhotoLab 6评测例如，DxO的人工智能去噪往往在呈现自然发生的细节时表现最佳。羽毛、皮毛和树叶等都是它的强项。

它有时会在人为的细节上出错，尤其是文字。这张ISO 12800的照片富士X-T5评测我们把最难的任务留到了最后。这是一个夜晚的城市街景，它不仅以最高的灵敏度拍摄，而且还包含了大量的这两种人工智能。

正如我们在上面所看到的，deeprprime XD在裁剪的右下方继续其华丽的造型，你的眼睛被脆嫩和额外的细节所愚弄，并且不一定会注意到渲染中的任何不准确。但是这些技巧在商店招牌上不太管用。(如果你点击看完整版，下面的红色广告也是如此。)

在这两个方面，标准的deeprprime算法——虽然明显不如XD变体那么锐利——产生的文本更易读，不美观的工件更少。作为人类，我们被编程来识别像面孔和文字这样的东西:即使有点模糊，我们也能相对容易地辨认出来，但我们也更容易注意到它们渲染中的缺陷。

没有去噪 总部去噪 DeepPRIME DeepPRIME XD

不过，我们要看一下这张图片的第二个裁剪，以指出帧内其他地方的一些差异。这里，我们往右边看公寓的窗户，有几件事需要注意。

首先，与标准的deeprprime相比，deeprprime XD似乎更倾向于寻找并尝试复制模式。这种差异在百叶窗上尤其明显;除了deeprprime XD图像外，它们在所有图像中几乎都不可见，这使得它们具有更大的对比度。

其次，看看农作物底部的屋顶瓦片。在deeprprime XD版本中，这些有一些不自然的，几乎是绘画的外观，这在deeprprime或其他版本中是不存在的。同样的效果在第一次裁剪的标志的背景中也很明显，尽管在那里很难分辨出发生了什么。

结论

从我的测试来看，用于X-Trans的deeprime XD的到来似乎是富士x系列摄影师的胜利，就像其他平台上的摄影师一样。虽然它并不总是你最好的选择，但它的表现往往比其他选择要好，如果你有时间来处理它，那么高iso照片是值得你默认选择的。

同样值得注意的是，即使在处理文本等内容时，您通常也必须非常仔细地查看图像以发现缺陷。从更典型的距离来看，deeprprime XD镜头将创造更多细节和清晰的印象，即使它在某种程度上是人工发明的。当没有像素偷窥时，这可以使整体图像感觉更好，即使更严格的检查可能会得出不同的结果。

在决定使用哪种算法时，你必须记住你的拍摄对象、观看者以及他们将如何看待你的图像。

这里的重点是，在决定使用哪种算法时，你必须记住你的主题，观众以及他们将如何看待你的图像。我重申一下，我们只显示了默认设置下的结果;你总是可以调整算法的强度来改善任何给定镜头的结果。

总的来说，我发现deeprprime XD是一个非常有用的工具，我很高兴它现在也可以用于X-Trans射击游戏!如果你还不是PhotoLab的用户，我强烈建议你看看免费试用30天用你自己的照片看看是否值得添加到你自己的数码暗室。