我們如何打造底片風格：從照片中求解底片模擬風格

2026年9月26日 · 作者：Abu Ashraf Masnun

Chobial 的內建底片既非憑肉眼感覺隨意拉動滑桿拼湊，也非自網路上隨便下載的成現 LUT。每一款底片都是透過真實照片嚴謹求解而來：將 Fujifilm 相機拍攝的同一份 RAW 原始檔在相機內分別沖洗兩次——一次作為基準中性色彩，另一次套用底片模擬，並在 CIELAB 色彩空間中精準測量兩者的差值。這套原理陳述起來清晰明瞭，但本文的重點在於分享實務操作中所有可能踩雷出錯的關鍵細節。

這套科學方法於 2026 年 9 月在 Fujifilm X-T30 III 上初步成型，文中的實測數據皆來自該輪實驗。隨後絕大多數底片皆在 X100VI 上以相同方法進行了二次求解，取樣自 31 組實拍影格。

1. 取得嚴格受控的成對樣本

核心邏輯非常純粹：拍攝同一個場景，使用同一台相機將其沖洗解算兩次（一次中性、一次帶風格），進而求解出兩者之間的轉化矩陣。

最關鍵的字眼在於沖洗。Fujifilm 相機具備強大的機內 RAF 重新沖洗能力，因此我們先拍攝 RAW 檔，接著在相機內反覆沖洗同一份檔案：一次使用預設設定的 Provia 作為中性基準錨點，隨後分別套用各大模擬風格，同樣維持預設值。色彩設為 0、高光與陰影影調設為 0、顆粒關閉、彩色效果（Color Chrome）關閉、白平衡微調歸零。完全相同的感光元件原始讀數、完全相同的曝光與色溫；唯一改變的只有風格模擬本身。在相機前嚴謹操作十分鐘，勝過在戶外盲目拍攝一百張隨拍照，因為它一次排除了所有可能的干擾變數。

預設參數至關重要。若不小心將配方的高光設定留在 −1，你測量出的就成了「模擬風格 + 你的配方」，這份配方便會永久烘焙進底片中。在我們的內建底片中，有四款（Gold 風格、Kodachrome 風格、Ektachrome 風格以及源自 Classic Negative 配方的 Chobial Vintage）是刻意根據特定經典配方求解，而非直接解算原廠純模擬。這是我們深思熟慮的產品決策，絕非無心之失。

此外，請透過比對像素特徵而非檔案名稱來配對照片。我們透過在四個旋轉維度上比對微小的亮度特徵值完成配對。檔名會騙人，但像素絕不說謊。

2. 拍攝什麼題材：這直接限制了後續的一切

在同一個傍晚拍攝的五組咖啡館與公園照片，僅觸及了 33×33×33 色彩立方體中 5.8% 的色彩空間。其中整整三分之二像素的 CIELAB 彩度（C*）低於 8，換言之幾乎全是一片中性灰；青色（Cyan）、紫羅蘭色（Violet）與洋紅色（Magenta）分別僅佔全部像素的 0.12%、0.03% 與 0.01%。一旦某個參數背後缺乏足夠的樣本數據支撐，它就會隨意取值以討好相鄰區域：早期一次擬合中，演算法竟在幾乎完全沒有洋紅色的畫面裡算出了高達 58 度的洋紅色相旋轉！

因此結論只有一個：請務必拍攝專業色彩校正卡。拍一張 24 色標準色卡的可用色彩資訊，遠遠超越那五組生活場景的總和，且它精準涵蓋了真實日常場景容易遺漏的偏門色相。若條件不允許，至少在充沛日光下刻意涵蓋高飽和藍天、鮮紅物件、青色色塊、綠葉植被、人物膚色與標準白階色塊。

3. 永遠相對於相機的原廠中性求解，絕不要相對於自己的解算

直覺的作法可能是：拿取 RAW 檔，透過我們自家的中性管線進行沖洗，接著求解從該中性成果轉化為 Fujifilm 模擬風格所需的運算步驟。然而這會同時測量兩件事：模擬風格本身，以及我們自研 RAW 解算管線與 Fujifilm 原廠之間的所有固有差異。第二部分雖然客觀存在，但它純粹屬於那台特定相機。一旦將它寫入底片，你實際上是在將一套針對 Fujifilm 感光元件的矯正補償，強行套用到中性色彩源自截然不同感光元件的 iPhone 上。

破綻立刻暴露無遺：將 Provia 與我們自家的解算進行求解時，算出了 0.98 的彩度縮放與高達 17 度的色相旋轉——這是兩種中性解算之間的互不認同。每一款模擬風格都無辜繼承了這個偏差特徵。當我們改為在「Provia 到模擬風格」之間求解（兩者皆由相機原廠硬體解算）後，該偏差瞬間煙消雲散，模擬風格的誤差值立刻從 3.7–5.2 ΔE 大幅暴跌至 1.3–3.5。

此外還有一個絕妙的自我檢驗法：求解 Provia 相對於 Provia 的差值。標準答案必須是 ΔE 0.000、彩度 1.0000、旋轉 0.00。這是唯一事前已知確切答案的測試案例，執行它讓我們成功揪出了一個隱蔽的重大程式錯誤。

4. 底片配方由什麼構成

一款底片的色彩擬合分為不同階段，嚴格按照 App 實際算圖的順序進行：先曲線，後色彩。

曲線優先，從近中性灰階中求解

主曲線（Master）、紅曲線與藍曲線皆取樣自近中性像素（彩度 C* 低於 8）。這佔據了全畫面超過一半的面積，每個明暗階層皆擁有數以萬計的龐大樣本數（相較之下某些偏門色相僅有數百個樣本），因此這是全片中最精準可靠的測量數據。

曲線負責掌管底片的影調反差，以及它在灰階上的色彩傾向。後者的重要性遠超想像：單純依靠縮放彩度運作的色彩模型永遠無法影響純灰色，因為灰階的彩度為 0，任何數字乘以 0 依然是 0。在一段時間內，我們的 Chrome 風格與 Negative 風格看起來極度相似，正是因為這個盲點：在全片絕大部分的面積上我們什麼都沒套用，而那恰恰是 Fujifilm 為各大模擬風格注入靈魂識別的核心所在。

一個值得借鏡的技術坑：最初版本是依像素的灰階明度對每個頻道進行分區分桶（Binning）。但近中性像素絕非純中性。某個明暗區間內的紅、綠、藍中位數會無辜繼承該群像素碰巧帶有的微弱色偏，曲線隨後會在自身之上反覆疊加該色偏。這導致 Provia 對 Provia 算出了 ΔE 1.4 而非 0。改為讓每個頻道依自身數值獨立分桶（這本就是曲線套用到頻道上的真實運作方式），自校驗立刻精確回歸 0。

另一個陷阱：紅曲線與藍曲線必須相對於主曲線輸出後的數值進行計算，絕不能直接相對於原始輸入，因為主曲線最先運作並將其成果向下傳遞。

隨後擬合色彩層，穿透既有曲線

先將曲線從目標影像中反向抵銷，接著針對殘留的色彩差異擬合色彩層。若將色彩層與曲線並列擬合，會重複計算曲線早已對色彩造成的影響。在 Classic Negative 上，這會導致藍色被過度旋轉 +24 度，而相機實際上僅旋轉了 +11 度。

色彩層被刻意設計得相當輕量克制：包含每個色相的彩度縮放與色相旋轉（沿著色相環平滑插值），加上三個影調項。這種輕量架構使得每個部分在其參數上皆呈現線性關係，整個擬合過程本質上是三個可精確解析的最小平方法（Least-squares）問題，絕無不可信賴的隨機最佳化黑箱。

兩端皆必須引入拉向恆等變換的脊迴歸懲罰（Ridge penalty）。在缺乏足夠數據佐證的色相上，演算法必須回歸「維持原狀」。影調項需要此懲罰則源於另一項原因：中間調對比項、趾部與肩部在數學上幾乎共線，未加懲罰時曾算出高達 2.2 的荒謬對比度，被 +59 的強烈暗部提亮硬生生抵銷。

黑白底片需要獨立求解

黑白底片本質上是頻道混合矩陣加上一條色調曲線。混合比例（亦即黃色或紅色濾鏡所改變的物理量）決定了每個顏色在黑白世界裡的明暗，而這項寶貴資訊在已經變灰的成片中已蕩然無存。但成對樣本另一側的彩色影像依然完好保留著這份數據，因此混合權重可以直接跨邊搜索匹配。

然而黑白的影調絕無法被簡化為三個粗糙參數。在黑白底片中，影調本身就是底片的靈魂本體；沿著明暗刻度延伸長達三分之一的漫長趾部曲線，正是三參數模型最容易粗暴抹平的細節。在一組由已知五點曲線建立的合成對照樣本中，三參數模型雖然能將頻道權重精確還原至小數點後四位，但在影調明度上卻產生了高達 1.94 L* 的顯著誤差；改為擬合完整曲線後，誤差立刻驟降至微不足道的 0.16。

5. 成果評估與檢驗標準

覆蓋真實像素的全面 ΔE 才是唯一標準。切勿迷信少數幾個所謂的「記憶色彩」探針（例如天空藍、膚色與綠葉）。三個孤立的合成色塊根本無法代表三分之二皆為近中性灰階的真實影像分佈，且它們往往會在底片色彩真正精進的關鍵像素上給出「變差」的誤導信號。我們的 Negative 風格底片總體誤差從 3.67 驟降至 1.47 ΔE 時，那三個探針數值反而呈現微幅上升。

將誤差細分至不同彩度區間。一項雖然優化了全局但嚴重破壞高飽和色彩的改動必須嚴肅正視。Negative 的重構演算法在全部三個彩度區間皆實現了全面進步，這正是我們敢於正式發布它的底氣：

底片之間必須相互對比，絕不能只單獨比對各自的目標。最初促成 Negative 重構的社群反饋正是：「Chrome 和 Negative 看起來根本沒差別」。檢驗此問題的最佳方法，是測量相機本身在兩種模擬之間拉開了多大差距（在我們的樣本上約為 2.2–5.0 ΔE），並與我們底片之間的差距進行交叉比對。單獨檢視時兩款底片可能各自看起來都很精準，但兩者之間的風格界線卻可能悄然塌陷為一體。

在樣本數據稀疏的盲區進行交叉比對。Adobe 官方的相機相容描述檔雖然與相機直出隔了一層轉換，但同樣可進行精準測量。在 Classic Negative 上，Adobe 描述檔與我們的實拍影格在「暖色向冷色過渡的明度點」（L* 46 對比我們的 47）、高光色相角度（44° 對比 44.6°）以及大約 2:1 的暖冷比例上完全吻合。網路上關於底片模擬的公開文章絕大多數皆是主觀定性且相互抄襲；在未經過物理測量證實之前，請將任何傳言皆視為未經查證的民俗說法。例如網路上常說 Classic Negative 具備「洋紅高光」，但在客觀灰階測量下，其高光在色相 44° 處呈現的實際上是琥珀暖黃。

6. 正式發布與產品規範

我們始終恪守以下幾項產品準則：

• 誠實記錄誤差值。每款底片的原始技術文件皆明確標註其實測 ΔE 數值以及在攝影光學上的具體作用。若某款底片擬合精度未達頂尖，我們會如實說明，絕不暗中放寬測試容許公差。我們的 Gold 風格底片誤差值為 3.54 ΔE，說明文件明確標註它源自相機專屬配方而非原廠純模擬。
• 底片命名絕不侵犯商標。底片皆以其功能或用途命名（Chobial Chrome、Chobial Negative、Chobial Portrait），絕不直接以其求解來源的原版商業底片命名。
• 嚴格控制傳輸資料封包大小。底片支援透過 QR Code 輕鬆分享，因此參數必須維持輕量。加入曲線支援後，代碼長度從約 69 位元組增加至約 128 位元組，依然能極為寬裕地容納於標準 QR Code 中。色相旋轉嚴格限制在 ±32 度之內，因此擬合若算出荒謬的 58 度本就無法封裝分享。

在 Chobial 中親自檢驗成果

這套科學求解法孕育出了 Chobial 內建的整套底片庫（從 Chobial Standard 到 Chobial B&W）。若想親自檢視其成色：

1. 在相機上裝入任一款內建底片。觀景窗會即時顯影；長按畫面即可隨時查看不套用底片時的原始景象。
2. 開啟一張既有照片，進入編輯器的底片工具並在不同底片間隨意切換。每換一款底片，照片皆會直接從 RAW 原始檔重新沖洗解算（請參閱重新沖洗）。
3. 長按對比按鈕檢視底層的乾淨沖洗樣貌，或點一下開啟滑動對比軸。
4. 若想修改某款底片，以此為基礎建立新底片即可：底片 › + › 新增底片 › 起點。內建底片無法直接覆蓋修改，但自訂副本則能完全自由微調（請參閱製作你自己的底片）。

7. 當前仍存在的技術局限

• 色彩涵蓋率是真正的瓶頸，而非模型複雜度。即使強行套用 8 個色相 × 3 個明度區間的龐大網格，Negative 的誤差也僅僅從 3.47 微幅收斂至 2.81 ΔE，且演算法竟要求藍色在陰影處旋轉 −38.5°、在高光處旋轉 +35.1°——這純粹是在擬合隨機雜訊。3D LUT 面臨完全相同的窘境：在色立方體的二十分之一區域極度精準，其餘大片區域則淪為平庸的恆等變換。解法唯有拍攝色彩卡。
• 彩度僅單純隨色相偏移。對於在陰影與高光中呈現不同色彩傾向的底片，目前只能做到近似模擬。我們 Gold 風格底片的膚色與相機直出相比存在約 27° 的色相偏差，在現有架構下尚無法完全消除。測試中加入明度項確實有所改善（Nostalgia 底片誤差從 2.89 降至 2.28），但尚未達到值得破壞現有跨裝置底片通用格式的程度。
• 雙相機對照難以完全剝離色彩解算與機身測光。在暖色調上，我們最初的中性解算比 Fujifilm 偏黃約 6°。如今我們透過並列拍攝的 21 組 iPhone 17 Pro Max 實拍樣本（涵蓋日光與室內環境）將其精準校準至 X100VI 的 Provia 水準。灰階表現維持完美中性，因為白平衡屬於各相機獨立的演算法決策；但在基準曝光上，X100VI 測光與 iPhone 測光之間依然存在細微落差。唯有引入更多對照機身，或在每個影格中皆加入標準灰卡，才能徹底將兩者物理分離。
• 基準影調是在兩組鎢絲燈咖啡館場景中求解。這使兩組場景的陰影誤差收斂至極其微小的 0.11 L*。上述校準隨後忠實承載了 Provia 在此基準之上的影調變化。

這一切並不能讓自製底片與實體相機直出完全畫上等號；但它讓我們清楚掌握了每一處微小差異並能如實記錄下來，這遠比憑感覺隨意拉動滑桿的調色嚴謹得多。底片的色彩階段可完整匯出為標準 .cube LUT 供其他專業軟體檢驗（請參閱在 iPhone 上製作 LUT），而顆粒效果同樣擁有嚴謹的實測響應曲線，詳細介紹於為什麼數位顆粒看起來很假。

Fujifilm、Provia、Classic Chrome 與 Classic Negative 為富士軟片株式會社（FUJIFILM Corporation）之商標。Kodak、Gold、Kodachrome 與 Ektachrome 為伊士曼柯達公司（Eastman Kodak Company）之商標。Chobial 與上述任一公司均無關聯。

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