今天小编整理了有关美颜sdk的一些技术向问题和解答，已解决大家对美颜sdk中的编码、适配、应用场景的疑问。

1、直播美颜sdk目前面临最大的技术难题是什么？

适配一直是直播美颜sdk中最难处理的问题。以安卓为例，由于安卓设备和系统类型较多，导致在安卓平台上，直播美颜sdk很难做到兼容所有设备。安卓直播，从技术上分为硬编和软编两种方案。

硬编：即采用硬件加速，通过GPU进行视频编码，特性是省电、性能好，是目前最佳的方案，但无法支持个别机型，另一方面，一些厂商在硬件层和软件层做适配时，缺乏相关支持。

软编：通过CPU进行视频编码，比较耗电、性能差，但能兼容绝大部分设备。主流的直播平台一般是自动适配，保证最佳效果。

2、如何将美颜技术嵌入到硬件中？

以美图手机为例，它使用的是安卓系统，在软件层面，和一般的应用开发是相似的：通过一款自带的拍照应用，通过调用系统API访问相机，采集到画面，然后通过美颜处理。

在安卓平台，一般使用OpenGL ES进行图像处理。在OpenGL ES中编写算法，实现效果，最后将处理的结果传输给CPU，然后生成最终的照片。

3、运动物体检测，然后把人脸部分单独提取出来做美颜，这样做对性能的要求是提高了还是会降低？

一般都没有把人脸单独提取出来做美颜，美颜sdk是通过肤色检测来确定美颜范围的。如果是在运动中做检测和跟踪，对性能的要求肯定高。如果追踪的比较紧，需要每帧都做检测，性能要求肯定是非常高，以毫秒计。

4、深度学习类算法相比传统的基于特征的算法，性能差距有多大？

深度学习采用的多层神经网络，运算量大，相比传统的机器学习算法，一般来说，差距至少是好几个数量级，这个和网络结构、层级有直接关系。在移动设备上，使用深度学习算法来实现一些图像识别、甚至是达到美颜，这是时下的一个研究热点。随着手机硬件的等级越来越高，实现实时美颜处理指日可待。

以上，就是针对于美颜sdk的一些技术上的问答汇总。如果您对美颜sdk接入有需求，欢迎咨询客服。

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