在抖音、快手等其他短视频平台中，有一项功能叫动态贴纸，自拍者只要开启此功能，就会为人脸覆盖一层特定样式的“面具”，并且可以实时判定人脸，做到“动态跟踪”，着实有趣。动态贴纸本质为美颜sdk中的脸部装饰类图片组件，现如今，它已经不再局限停留在2D，开始向3D化发展。接下来，小编将为大家介绍下2D和3D动态贴纸的区别，以及动态贴纸实现的算法依据。

一、2D和3D动态贴纸之间有何区别

一般2D动态贴纸相对来说都比较的简单直观，比如我们在美颜sdk中会经常见到的一些头饰类、耳朵类、面部装饰类等特效，并不需要特别复杂的技术支持。而3D动态贴纸通常是偏向整个面部的特效，即整张脸都是3D特效实现的。

二、动态贴纸中的算法依据和注意事项

动态贴纸若要实现，需要用到两部分算法。

1、人脸检测与关键点识别

若为“动态贴纸”，第一步必然是人脸检测与关键点识别。在有人脸的情况下获取到必须的关键点，这样我们才能准确打上贴纸。现有app中，比如FaceU和轻颜相机，贴纸基本上都是数十个人脸特征点的模板配置，也就是说，完成一个贴纸效果，最低需要数十个点位信息的支持。

2、图像渲染

OpenGL所提供的还是二维图像渲染，像是之前的美颜sdk都是在原始视频帧纹理上，进行二维渲染变动来实现效果。

3D版动态贴纸涉及到3D模型，其中就势必会涉及到渲染方面的问题。因为3D模型越精细，面数越多，渲染时给GPU所带来的压力就越大，所以需要先考虑3D模型的精细程度和大小。

需要注意的是，3D动态贴纸性能方面也需要进行简单优化，比如：在模型上点计算比较耗时，可以利用普通的模型去代替特殊的模型，这样一来每一个点都是特定的，就不需要每次都计算，所以性能也会得到一定的提升。

以上就是美颜sdk中关于动态贴纸实现的算法依据和注意事项，如果你对美颜sdk接入有需求，欢迎咨询客服。

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