影片美顏SDK的AI磨皮功能是怎麼實現的？

在上篇中，小編講到了美顏 SDK的AI美顏演算法與傳統美顏演算法的區別，大家反響強烈。今天，小編為繼續為大家講解AI美顏相關的功能——AI磨皮。傳統的磨皮功能大家應該比較熟悉，因為技術已經趨近於成熟、完美，但對於今天的短影片、直播等應用場景來說，傳統的磨皮演算法已經有些“乏力”，大多數演算法都有著較高的誤檢率，經常將類似皮膚的區域誤檢成皮膚，這就導致了非皮膚區域影像被濾波器給“磨皮”，導致畫面受到影響。

正因如此，很多的影片美顏 SDK開始升級傳統的磨皮演算法，透過深度學習技術來改造磨皮的質量，從而讓磨皮功能更加精準、智慧的識別皮膚位置，這也就是所謂的AI磨皮。下文，小編將為大家深入講解一下此技術。

一、AI磨皮演算法 包含哪些關鍵技術？

1、人臉關鍵點識別

首先，還是我們的 “老朋友”，人臉關鍵點識別技術。AI磨皮同傳統磨皮一樣，主要作用點為人像部分，所以同樣需要識別人臉的關鍵點位置。理論上來講，可識別的關鍵點越多，磨皮的效果也就越好，這個過程同樣需要不斷地深度學習，以提高磨皮的準確率。

2、皮膚分割演算法

皮膚分割演算法的方式比較多，常見的有 CNN、FCN技術等，基本都可以應用於目前的場景，實現高精確度的皮膚分割。

3、皮膚區域最佳化

此技術是傳統磨皮演算法不具備的，在這裡一般會透過祛斑等操作對面部進行更上一層的最佳化，實現流程是透過 sobel提取瑕疵皮膚的大致資訊，然後再加以其它演算法得到精確的位置，最後再透過濾波演算法來實現進一步的美化操作。

二、AI磨皮演算法 的優勢是什麼？

在很多的實戰案例中我們可以看出來，在顏色空間與機器學習的傳統磨皮技術經常會出現無法準確識別 “真皮膚與假皮膚”的區別，甚至會在身體其它部位進行磨皮的操作，這就讓影片美顏SDK的使用者非常尷尬了，因為他們所應用的場景大多都是實時直播的平臺，很容易對雙方造成不好的影響。就單論這一個方面，影片美顏SDK升級後的AI磨皮演算法就足以秒殺傳統磨皮。

以上就是小編對於影片美顏 SDK中AI磨皮演算法的理解，感謝您的閱讀和關注！