मोबाइल फोटोग्राफी को अगले लेवल पर ले जाने के लिए OPPO की कोशिश को समझना

New Delhi नई दिल्ली: हाल ही में मुझे OPPO के ग्लोबल इमेजिंग डायरेक्टर साइमन लियू के साथ इमेजिंग डिज़ाइन पर बात करने का मौका मिला। यह पर्दे के पीछे की एक दिलचस्प झलक थी कि OPPO अपनी कैमरा टेक्नोलॉजी को कैसे इस्तेमाल करता है। हमने ज़िंदगी, सेहत और शौक से लेकर भारतीय यूज़र्स को बेजोड़ इमेजिंग एक्सपीरियंस देने पर उनके फोकस तक, हर चीज़ पर बात की। अब मैं इमेजिंग डिज़ाइन पर OPPO के बिना किसी समझौते के फोकस को समझाता हूँ और बताता हूँ कि मोबाइल इकोसिस्टम में साइमन की भूमिका सबसे ज़रूरी क्यों है।

स्किन टोन के खेल को समझना:

मैंने OPPO समेत कई ब्रांड्स के बारे में खास चर्चा शुरू की, जो अलग-अलग इलाकों, खासकर भारत में स्किन टोन को अलग-अलग तरह से ट्यून करते हैं। साइमन ने कन्फर्म किया कि वे इस पर एक्टिवली ध्यान देते हैं। उन्होंने बताया कि पिछले दो या तीन सालों में, खासकर 2022 से, वे इमेज इवैल्यूएशन में सब्जेक्टिव 'फीलिंग' से दूर हो गए हैं। उन्होंने हर चीज़ को न्यूमेरिकल बनाने के लिए एक इंटरनल सिस्टम बनाया, जिसमें कलर, ब्राइटनेस, शार्पनेस और नॉइज़ जैसी डिटेल्स को क्वांटिफाई किया गया। यह सिस्टमैटिक, साइंटिफिक बेसलाइन, यूज़र रिसर्च के साथ मिलकर, उन्हें असली स्टैंडर्ड सेट करने में मदद करती है।

R&D में 'क्यों' को समझना:

भारत में OPPO की हमेशा उसके कैमरों के लिए बहुत तारीफ़ हुई है, इसलिए मैंने साइमन से पूछा कि इस बदलाव के पीछे क्या वजह थी, जिससे यह ज़्यादा साइंटिफिक तरीका अपना रहा था। उन्होंने कहा कि भले ही वे अच्छा कर रहे हों, लेकिन उन्हें अपनी सफलता के कारण हमेशा साफ़ नहीं थे। नया सिस्टम उन्हें उन सब्जेक्टिव यूज़र फीलिंग्स को डेटा में बदलने में मदद करता है, जिसका इस्तेमाल उनके इंजीनियर कर सकते हैं। उन्होंने कहा कि इससे वे प्रोडक्ट को स्ट्रेटेजिकली एनालाइज़ और बेहतर बना सकते हैं, जिससे उन्हें ठीक-ठीक पता चल सके कि किन चीज़ों को बनाए रखना है और किनमें बदलाव करने की ज़रूरत है। उनके लिए, 'क्यों' खोजना R&D का दिल है। यह गोल सेट करने के बारे में है ताकि वे सिस्टमैटिकली और अच्छे से उसकी ओर बढ़ सकें।

'अच्छी' फ़ोटोज़ की सब्जेक्टिविटी को समझना:

उन्होंने बताया कि चुनौती यह है कि कोई फ़ोटो 'अच्छी' है या 'बुरी', यह बहुत ज़्यादा सब्जेक्टिव होता है, और यूज़र अक्सर यह नहीं बता पाते कि उन्हें कोई चीज़ क्यों पसंद है। इस वजह से, उन्होंने न्यूमेरिकल सिस्टम पर स्विच किया। उन्होंने फेस ब्यूटी फ़ीचर के बारे में एक जानकारी देने वाला उदाहरण दिया: US में, यूज़र इसे बंद कर देते थे, लेकिन फिर भी हल्के-फुल्के सुधार चाहते थे। उनके कामों से एक ऐसी पसंद का पता चला जिसे वे बता नहीं सकते थे, जिससे एक ऐसा सॉल्यूशन निकला जिसने इस समस्या को काफी अच्छे से हल किया। इससे उन्हें यह सीखना पड़ा कि यूज़र क्या करते हैं, यह देखना चाहिए, न कि सिर्फ़ वे क्या कहते हैं।

X9 के टोन और डिटेल गोल को डिकोड करना:

फिर हमने खास तौर पर Find X9 सीरीज़ पर बात की। साइमन ने बताया कि यूज़र्स के लिए सबसे ज़्यादा ध्यान देने वाला सुधार पिक्चर का टोन होगा, जो खास तौर पर शैडो पर फोकस करेगा। उन्होंने बताया कि डार्क एरिया हमेशा से मोबाइल सेंसर के लिए एक दिक्कत रहे हैं, ज़्यादातर फ़ोन उन्हें बहुत ज़्यादा ब्राइट कर देते हैं और डिटेल खो देते हैं। X9 सीरीज़ का एक बड़ा गोल शैडो को वैसे ही बनाए रखना था जैसे वे नैचुरली दिखते हैं। यह काम इंडियन स्किन टोन के लिए बहुत ज़रूरी था, जिनका कलर स्पेक्ट्रम बहुत बड़ा होता है, जिससे उन्हें ज़्यादा एक्यूरेट मैप के लिए कलर बदलने के लिए एक बड़ा डेटाबेस बनाने में मदद मिली।

साइंटिफिक प्रिसिजन के साथ एज डिटेक्शन को डिकोड करना:

मैंने एज डिटेक्शन के बारे में पूछा, और उन्होंने कहा कि एज पर फीडबैक ज़्यादातर पोर्ट्रेट मोड और बोकेह इफ़ेक्ट के साथ आता है। शौकीन लोग मेन सब्जेक्ट को उभारने और इमेज को फ्लैट दिखने से रोकने के लिए एक क्लियर एज चाहते हैं। उन्होंने माना कि मुश्किल ट्यूनिंग की डिग्री है। अगर यह बहुत ज़्यादा स्ट्रॉन्ग है, तो इमेज 'फ़ोटोशॉप्ड' दिखती है; अगर यह बहुत कमज़ोर है, तो यह फ़्लैट दिखती है। उन्होंने ज़ोर देकर कहा कि उनका न्यूमेरिकल सिस्टम ही है जिससे वे इस प्रेशर को मैनेज करते हैं, 'फ़ैक्ट्स' को फ़ॉलो करके वैरिएबल्स को साइंटिफ़िक सटीकता के साथ ट्यून करते हैं।

बेहतर मोबाइल इमेजिंग के लिए AI के महत्व को समझना:

OPPO का AI पर फ़ोकस वैसे भी एक मज़बूत पॉइंट है जो ब्रांड को दूसरों से अलग करता है और इसके अलावा, साइमन ने बताया कि वे पहले से ही बार-बार होने वाले कामों में हाई एफ़िशिएंसी के लिए AI का इस्तेमाल कर रहे हैं, जो जल्दी से लगभग तैयार रिज़ल्ट देता है, हालाँकि इसकी एक लिमिट है और यह 100% परफ़ेक्शन हासिल नहीं कर सकता। आगे देखते हुए, साइमन ने एक ऐसे भविष्य के बारे में भी बात की जहाँ हार्डवेयर ज़्यादा पिक्सेल काउंट और प्रोसेसिंग पावर के साथ आगे बढ़ता रहेगा। हालाँकि, सॉफ़्टवेयर सुधार की कुंजी डेटा पॉइंट्स हैं: तस्वीरें और उनसे जुड़े टैग इकट्ठा करना। इससे उन्हें सीन को फ़ाइन-ट्यून करने के लिए बहुत ज़्यादा जगह मिलती है, जिसका मकसद ऐसे क्लासिक सीन की पहचान करना है जो सैकड़ों मिलते-जुलते मामलों को दिखाते हैं, और आख़िरकार एक या दो यूनिवर्सल सॉफ़्टवेयर वर्शन बनाने पर काम करते हैं जो सभी को संतुष्ट करते हैं।

आखिर में:

साइमन ने कहा कि उनका सबसे बड़ा इन्वेस्टमेंट अभी भी कलर्स में है। उन्हें उम्मीद है कि आने वाले अपडेट्स से और भी ज़्यादा सीन में कलर कवरेज और परफॉर्मेंस में सुधार होता रहेगा। उन्होंने कन्फर्म किया कि यह एक लगातार चलने वाला प्रोसेस है और इस पर खास ध्यान दिया जा रहा है, खासकर भारत में, जहाँ उनकी एक डेडिकेटेड टीम इस पर काम कर रही है क्योंकि वे अभी भी नतीजों से पूरी तरह खुश नहीं हैं।

साइमन से बातचीत करने के बाद मैं Find X9 सीरीज़ को लेकर उत्साहित हो गया, जिसे मैं अभी टेस्ट कर रहा हूँ। मुझे जो नतीजे मिल रहे हैं, उनसे मैं पहले से ही इम्प्रेस हूँ, जहाँ मैं इमेज और वीडियो में काफी सुधार देख सकता हूँ। डिटेल्ड रिव्यू जल्द ही आएगा।