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关于美颜sdk的二三事(下)
发布来源:美狐美颜    Date:2020-06-03 10:11:59

上篇文章中提到了,在美颜sdk中,最常见的祛痘、磨皮原理是什么,以及脸部贴图、实时整容、大眼瘦脸等效果是如何实现的。那么今天我们继续来聊一下剩余的几个问题。

美颜sdk

一、美颜sdk中,机器学习方案和深度学习方案的区别

在前面的文章中,小编提到了,关于美颜中的贴图效果和各种“变形”大体是通过两种方案实现的,机器学习方案和深度学习方案,那么,这两种方案有何区别呢?

举个例子来说:比如要识别具体环境中的人脸,如果遇到云雾,或者被树遮挡一部分,人脸就变得残缺与模糊,那基于像素的像素特征的机器学习就无法辨认了。它太僵化,太容易受环境条件的干扰。

而深度学习则将所有元素都打碎,然后用神经元进行“检查”:人脸的五官特征、人脸的典型尺寸等等。最后,神经网络会根据各种因素、元素的权重,判断这个图像有多大可能是张人脸。

美颜sdk

二、如何让机器懂得“审美”

改变眼睛与脸型这类美颜,因为要涉及到人脸识别的问题,就像前面所说的那样,非常复杂,对计算量的要求也非常大。

虽然小编说过,美颜sdk的深度学习方案有多么优秀,但是市面上大多数的美颜还是基于机器学习的,参数在编写程序时就已经确定好,并没有计算机“自己”调整的过程。所以,目前美颜sdk中关于“美”的定义,都是人为的来控制。这个过程,是需要美工和程序员共同参与来完成的。

这个过程,可以通过举例来说明,设计师会预先选定一些美女图片,然后经过修改得到一张效果图,原图跟效果图之间有差异,那么开发者可以通过技术手段得到这个差异演变的过程,图片跟图片之间可以通过一些手法去模拟来得到想要的效果,然后把这个差异演变过程应用到美颜sdk中,最终再经过细节的优化,得到公认的“美”,这就是调整脸型、肤色的一般做法。

以上,就是美颜sdk开发的一些技术支持和技术背景,如果您对美颜sdk开发感兴趣,欢迎咨询官方客服。

声明:本文由美狐原创,未经允许禁止转载,谢谢合作。

本文标签: 美颜sdk
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