美顏、美妝、美體…AI美顏SDK還有這些玩法？

AI技術經過多年的發展，早已今昔非比，例如在美顏領域的應用，更是讓美顏SDK的可玩性和技術性提高了很大一個層次，可以說是“劃時代”的升級迭代。在接入AI美顏SDK的短影片、直播等社交平臺，使用者可以利用此類功能進行創造更為有趣的內容。整體而言，這些都屬於“美顏演算法”的範疇。下文小編將給大家講解一下，經過多年的更新迭代，AI美顏發展了哪些內容。

一 、 美顏、美妝、美體

美顏、美妝、美體、美牙等美化功能實際上都是基於人臉關鍵點技術，無論顏值高低好壞、身材胖瘦美醜，在人臉關鍵點檢測技術面前只是一堆 “資料”。總體而言，無論是人臉的關鍵點檢測還是人體的關鍵點檢測、是2D關鍵點還是3D關鍵點，這裡都是為了幫助AI美顏演算法確認人臉資料以及面部輪廓來進行美化、調，例如我們平時常用的大眼、瘦臉、瘦身、長腿特效等。

二 、 動作檢測

動作檢測這個功能應該是最早應用在短影片以及直播等影片領域的，還有很多自拍機也有類似的技術，例如 “比V”、“眨眼”、“手勢”等肢體語言來觸發一些特效，這都是基於動作檢測技術；同理，也可基於一些生活中的圖示、物體檢測來觸發檢測效果。

三 、 GAN

GAN又被稱作生成類網路，在美顏演算法中一般應用於換臉、風格替換等功能，由於GAN此類生成類網路的特性十分貼合短影片和直播這類以內容和創作為主體的產品，所以透過網路學習大量的目標圖片的風格和AI技術的結合便可幫助使用者快速生成不同風格的短影片創作內容，同時也非常適合短影片平臺中的個性定製和運營活動。

除此之外美顏演算法還有些 AR類玩法，例如在同一定義已有的顯示空間中疊加3D渲染的CG素材，無論是疊加在人臉上還是環境中，這些底層邏輯都是依託於人臉識別技術和關鍵點定位技術。當然，3D素材的精緻程度還是要依賴於CG的生成結果。

以上就是小編總結的 AI美顏演算法的一些新玩法。當然，這並不是全部，如果您對美顏技術和美顏SDK有興趣，請關注我！後續我會繼續更新更多優質美顏行業相關內容。