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美颜sdk中全局美颜和实时美颜的区别
发布来源:美狐美颜    Date:2021-11-17 12:26:39

现在市面上大多数美颜sdk,依托于人脸识别技术,发展出了两种独立分支,一种是实时美颜,一种是非实时美颜,又叫全局美颜。前一种如名称所示,是在动态环境下迅速完成对人脸完成美化,突出一个“快”字。而全局美颜力求“精准”,因此在美颜程度上要比实时美颜上效果更好。不过随着技术的发展,实时美颜的总体质量也在极力追赶全局美颜,但耗费的资源比较多。今天,小编就详细介绍下美颜sdk中全局美颜和实时美颜的区别。

美颜sdk

一、全局美颜

顾名思义,就是对整张人脸进行美颜,不过在处理的时候要注意对背景色的甄别,避免在美白人脸的同时造成背景色发白、过曝、不清晰、平面化等问题。

在全局美颜中,美颜sdk的作用就相当于美妆步骤里的“打底妆”,即为整张脸提亮美白、磨皮遮瑕、增减饱和度并增加面色粉嫩程度,也就是我们常说的“美白”、“磨皮”、“红润”、“亮度”四项指标。

关于全局美颜的实现步骤,可以简单分为以下几步:

1、先用滤波算法模糊人脸,实现磨皮效果,这一步要用肤色检测算法,小心区分人脸与发丝、眉毛、背景图。

2、将处理过的图像和原图叠底。

3、对融合后的图像进行锐化处理,使五官变得更立体。

以上三步,就是全局美颜的过程。其实和PS的图片后期处理有些不谋而合。

美颜sdk

二、实时美颜

而实时美颜对人脸识别技术的要求更高,只有精准识别到人脸各个关键点,才能让美颜sdk实现精准的大眼瘦脸、调整脸型和嘴型、削瘦鼻梁等操作。但是在很长一段时间内其整体效果不如全局美颜的“精修”,道理很简单,动态图像资料比静态图像资料处理要难一些。

以实时美颜中的磨皮效果为例,简单介绍实时美颜实现步骤:

1、实时美颜技术中经常会提到高斯模糊,它的像素点取值是由周边像素点求加权平均得出的,而权重系数是像素之间距离的高斯函数,即距离越小权重系数越大。

2、为了保证最终实现的美颜效果,单纯指使用高斯模糊的话,那么最终实现的磨皮效果并不够完美,主要是高斯模糊只注重了像素间的距离关系,但没有注重像素值本身之间的差异。

3、相比而下,双边滤波的效果在人脸细节部分保留的更好一些,所以大部分开发者会选择以双边滤波为磨皮的基础算法。

但是实时美颜算法也有着相当明显的优势:

首先,实时美颜可以满足对实时性要求较高的应用场景,如直播。实时美颜可以快速实现用户(主播)的美颜需求,即使是在直播过程中也可以很好的保证美颜质量和效果。

再者,除了直播应用场景外,短视频应用场景虽然对实时性要求不高,但是在视频拍摄过程中用户也会有一小段时间需要进行实时拍摄,为了提升用户体验,实时美颜是非常必要的。

当然,带有视频功能的各类社交平台自不用多说。

以上就是美颜sdk中,全局美颜和实时美颜的区别,如果您对美颜sdk接入有需求,欢迎咨询客服。

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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