AI美颜是近两年兴起的以海量数据为依据，采用人工智能方式，通过深度学习神经网络来实现智能美颜的算法。

一、AI美颜算法与传统美颜算法的区别

简单来说，AI美颜算法与传统美颜算法呈交叉关系，我们不妨从AI美颜的实现方式和效果评价方面进行总结：

1、AI美颜算法以海量数据为依据，不再是以传统美颜人为固定的参数设置，而是因人而异，自适应智能参数。

2、AI美颜算法主要是通过深度学习神经网络的方式来实现，而不是依靠简单的传统图像处理算法。

3、AI美颜效果的不可控行要高于传统美颜算法，对数据依赖程度较大。

4、AI美颜在整体效果和准确性上要远高于传统美颜算法。

二、具体应用

在了解AI美颜算法和传统美颜算法的区别后，我们来了解下，目前，AI美颜算法主要应用于哪些领域？

图像分割、人像分割

基于深度学习的图像分割算法对于AI美颜来讲具有很重要的意义。通过图像分割，可以轻松实现人脸检测、背景虚化、背景替换、人像染发、美甲等效果。而其中应用最广的，就是人像分割。其中两个最典型的应用场景：

人像抠图：将原始图片中的人像分离出来，选择新的背景图像进行替换、合成；同时可以对背景进行虚化处理，突出人像，实现大光圈人像拍照效果。

人体特效：在视频直播过程中，识别用户的人体轮廓，为人像实时增加各种设定的背景特效、贴纸道具。

背景虚化

背景虚化是指用相机拍照时，通过调节焦距使得景深变浅，让焦点聚集在镜头关注主题上，从而产生背景模糊、背景清晰的效果。而AI美颜算法可以不借助硬件而实现单张图像或者单帧视频的人像背景虚化。

人像染发

人像染发算法主要包含两个模块，头发区域分割模块和头发区域换色模块。 整个过程清晰简单，实际上这也属于图像分割的一个延伸。、

头发区域分割：首先采用人像分割算法实现，得出对应的头发区域MASK，在拿到Mask之后，需要对Mask的边缘进行过渡处理，在羽化效果完成后，就能输出所需要的头发区域蒙版Mask。

头发区域换色：头发染色是AI染色算法的核心，要想得到逼真的染发效果，并非简单地进行颜色分量的改变。一般来讲，头发染色可分为三种处理方式：基于传统颜色空间的头发染色、头发颜色增强与颜色修正、多颜色染发。由于牵扯到过多的编码，这里就不详细展开了。当利用以上某种处理方式实现头发区域换色之后，再和原图未分割的部分合并，就实现了人像染发。

以上，就是对AI美颜算法的总结，随着技术的不断成熟，AI美颜算法逐渐在美颜sdk中占据越来越重要的地位，如果你对美颜sdk接入有需求，欢迎咨询官方客服。

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