影片美顏SDK動態處理技術與靜態處理技術

如今，美顏演算法迎來了進一步的迭代，大家對美顏的要求也越來越高，曾經只要求對靜態圖片進行美化，而今大多都是些實時影片直播的場景，可想而知這跨度有多大。本篇文章小編將為大家講解一下影片美顏 SDK動態處理技術，讓大家可以更好的瞭解時下的美顏技術。

一、與傳統的靜態處理技術相比有哪些區別？

目前，影片美顏 SDK的應用場景主要是直播和短影片平臺，這兩個平臺的美顏實現較為複雜，因為需要對影片進行實時處理，也就是所謂的動態處理。在這種影片動態美顏的場景下，對美顏SDK的效能要求非常高，需要在美顏質量、整體流暢度尋找一個平衡點。而靜態美顏則不需要考慮演算法等問題，因為靜態美顏只需要考慮美顏質量，實現最精美且優質的效果即可。除此之外，二者最大的區別體現在演算法上，例如在直播這種動態美顏場景，影片美顏SDK所採用的演算法為“雙邊濾波演算法”，此演算法穩定性與容錯率較高，與直播場景適配效果好。以上就是二者最大的區別，如果要細分來講的話還有很多，在這裡小編就不過多講解了。

二、 目前動態處理技術有哪些難點

影片美顏 SDK動態技術目前所遇到的難點並不多，但有一個問題需要開發者們注意，在基礎美顏效果以外，膚色的把控也是非常重要的關鍵點，因為在調整膚色的流程中，需要實現各種美膚效果，例如：美白、紅潤、磨皮。當然，“噪點”問題也是讓許多開發者所頭疼的問題，因為大多數人的面部都會有瑕疵，這些瑕疵在美顏演算法中都會造成不同的“噪點”。

還有一個題外話，目前絕大多數影片美顏SDK開發商都會採用人臉關鍵點技術，因為需要將人臉輪廓以及人臉五官定位，並且組成一個“網格”，最終對目標中所有的引數進行調整，這也是實現各種美顏功能的大體流程。所以影片美顏SDK中各種功能實現效果好壞的關鍵取決於人臉關鍵點檢測技術。因此，想要保證影片美顏SDK的穩定使用，動態處理技術與人臉識別技術一定要做好適配，這也是難點之一。

上文 ， 就是小編對於美顏 SDK動態處理與動態處理簡述，如果您對美顏技術感興趣，請關注我！