影片美顏SDK開發有哪些難點？

在這個顏值經濟爆火的 “看臉時代”，直播和短影片平臺已經成了顏值“秀場”，但是很多人對網際網路上的俊男靚女抱有懷疑心態，因為大家對美顏SDK還是非常瞭解的，例如之前比較熱門的“喬碧蘿事件”。時下，隨著美顏SDK技術的進一步發展，傳統的圖片美顏技術早已進化成了直播影片美顏，相信懂技術的朋友從字面上就可以看出二者的差距，畢竟靜態圖片美顏與實時直播影片美顏的實現難度完全不是一個量級的，本篇文章小編將為大家分析一下實時直播影片美顏SDK的難點有哪些。

一、人臉關鍵點識別技術

在正文開始之前，我們先來看一下影片美顏 SDK中最重要的技術。如果您在影片拍攝平臺中用過美顏功能，相信一定會發現不同美顏之間的差距，有的美顏效果可以實現非常誇張的改變，實現顏值上的飛躍，同時還保持著較高的質感，讓人看不出有美顏的痕跡；而有的美顏效果平平，很容易看出來加持了美顏工具。那麼，是什麼原因導致二者的差距呢？答案是美顏工具所用的一種技術——人臉關鍵點識別，只有人臉關鍵點檢測、識別技術能做好，才可以讓後續功能更完美的執行。當然，這只是其中的一個關鍵點，不同功能的美顏演算法也是影響功能實現的重要因素。

那麼，影片美顏 SDK還有哪些技術難點呢？下文我們進入正題。

二 、人臉檢測 技術

在上段文字中，小編簡單提起了人臉關鍵點檢測技術，因為它在影片美顏 SDK中所佔比重很大。在實際美顏步驟中， 人臉檢測 首要 任務是找出指定 目標 片段中所有的人臉， 以及關鍵點位置、座標資訊，另外再針對多張人臉進行操作，透過演算法加以處理，從而更快速、精準的識別人臉資訊，正因為這一特性，人臉識別可以做為美顏 SDK的“地基”。

三 、 特效實現

例如瘦臉、瘦身、美型這類美顏功能，都依賴於人臉特徵點定位，確定好特徵點之後再組建成一個 “網路”，最終再對這個網路進行固定的美顏演算法與引數調整，這樣就可以實現以上所述的各種功能。

當然，除此之外影片美顏SDK還有許多實現難點，受限於篇幅問題今天暫時只講到這裡，如果您對後續內容感興趣，請關注我！感謝閱讀。