为何富士坚持使用X-trans的传感器?

因为xtrans是很伟大的发明。因为很多人只因acr的解拜尔办法非常落后就喷xtrans，实际是非常幼稚的开团行为。更多人甚至曝光三要素都不懂就喷什么虚标什么赛全幅，说xtrans等同低通更是唐得没边。xtrans和低通只是在【减弱混叠】这个效果上近似，而频域和空间域性质上没有近似的地方。好比太监和和尚都不会生孩子，但你可以把太监和和尚等效吗？

总结：xtrans的高频是十分柔和可用的，拥有很强的面对高频色度变化的鲁棒性，展现出类似胶片“高频缓降”的感觉——只是感觉类似，其实两码事。而拜尔不具备这种能力，极易受高频纹理影响导致大面积错色（且神经网络解码从原理上也救不回来，现在低通强度这么低也没用），高频观感很差。

当没有大面积高频的时候，拜尔的高MTF50会提供比xtrans更清晰的观感，但你想数毛的时候绝大部分情况都是面对大面积高频在数。

最后不要拿86片场关于xt对比zfc的结论来反驳我。86对我向来很尊敬，也向我请教过很多imatest测sfr的细节。我不想攻击他太多。

这个回答只讨论xtrans，至于富士机器画质的讨论（低感、高感、虚标…）见：

另外我很不喜欢听什么高像素就不用xtrans之类的话。不是“高像素缓解摩尔纹”而是“高像素让镜头喂不饱，镜头自己就成低通了”。因为特征频率永远在100%放大时存在。另个角度讲，就算这个低通再糊，一般分裂0.5px就算糊了，那么他频率缺陷仍旧显著。——拜尔永远绕不开的就是他色度采样的频率缺陷。如果遍历各频率的线对，直、横、斜三个方向，那么对于一个小区域内的RGGB，f~0.25的图案会使得解码完全失效（颜色全乱）。而对于小区域内的xtrans，这个区域内的图案会因为xtrans的h/v方向完全采样，经过神经网络得到妥善重建。

下图中左手边是富士XT-3，右手边的是A7M3。为啥不用6700呢，因为dpr拍6700的镜头的紫边太严重了根本没法看。6700效果也是和A7M3差不多的。

未说明，本文全部对比图都同时采用的相同的acr内神经网络还原解码办法。

看下面解码：

借用@一塌糊涂 的拼图。这个比较经我检验是没任何问题的。

再看下面解码，XH2 vs A7R3：XH2轻松薄纱A7R3的伪色控制。（注意辨别明度采样和色度的缺陷）

为什么xtrans有涂抹感？因为你用最傻的办法解码，又放任了很高的机内jpeg直出降噪

（富士raw不降噪，索尼raw才降噪）。

关于裙子纹理之争：

@独木舟 不惜发明新科学“斜着排列的纹理间距才能被zf分辨出来”

其实你但凡懂一点信号就知道这就是最简单的混叠啊。我尝试给你讲解一下这个出现的原因：

现在的插值算法比如汉密尔顿亚当斯插值，它会计算方向梯度然后沿着梯度小的方向去连接像素。如果垂直纹理太密——密到超出了水平方向的分辨率极限，算法在计算水平梯度时会出现问题：果恰好对角线方向的像素点看起来数值比较接近（因为相位刚好对上），算法就会直接判定为斜线。

这个情况是很危险的。裙子这种比较规律的纹理他会混叠成一个斜向，那么其他的不规律的纹理就会变成鬼画符了。

有人说：

日常拍摄的时候并不容易遇到这种大面积同频率的线对…吗？其实很容易遇到。拍摄织物的时候很容易出现一大片都跨在特征频率上的情况。此时ai优化解码RGGB是没有意义的（因为这个信息就是没了啊，而不是对比度低这么简单；一个比较傻的补偿办法就是ai去彩噪顺带干掉一点伪色，但是正常颜色也会受很大影响），而ai优化xtrans可以直接解决这一问题。

在你拍摄的环境中没有高频重复的细节时，拜尔要比xtrans更好。但是高频重复的细节出现的频率远比你想象得要高。

注意下图是我拍摄一张大合照的时候在RGGB上的频率缺陷。使用a7r3，此时输入信息对比度已经十分糊了，但拜尔的频率缺陷仍然过于明显。

acr中belike：

如果当时我使用的是xtrans的传感器再加以“原始数据详细信息”的ai解码，那么根本不会出现任何这种愚蠢的伪色了。因为只要ai聪明那么完全可以用同方向的剩余红像素猜测出结果，而多么聪明的ai都无法猜出RGGB中长程回归的红色特征。

还有很多例子。翻翻我之前的照片（看生锈的瓦楞板子的伪色。非常影响观感，毕竟是一大片。感觉知乎压糊了？）：

你猜这个伪色开了神经网络增强解码之后能少多少？几乎没变化。

在真正干活的时候xtrans更是意义重大。我去过很多音乐厅都是木制栅栏结构的墙壁（大概是为了吸音）。如果一场下来广角拍出来墙上全是伪色，那后期可就好受了。

最后。为什么gfx不用x串呢？

另： @致远Neon 哥哥的回答中绿色四合一显然是错得离谱的。建议修改一下。