前些日子我们探讨了AI美颜技术层面的话题，很多小伙伴对此兴趣十足，今天小编为此特意再更新一篇相关的文章，不同的是今天不再深刻讨论技术层面的问题，而是对AI美颜的应用场景的总结。

要了解AI美颜应用场景钱我们需要先搞懂一个问题，那就是AI美颜的算法与传统算法有哪些区别呢？简单来说它们两个互为交叉关系，再具体一点可以划分为以下三个层次。AI美颜算法一般是以大量的数据作为基础，区别于传统美颜人为、单一的参数，可以说是“因人而异”，自适应数据；其二，深度学习神经网络也是AI美颜算法实现的一个途径，并非简单图像处理算法；其三，AI美颜实际效果可控难度大，对数据要求大于传统美颜算法。最后一点，AI美颜的整体效果和准确性都要强于传统的美颜算法。

了解完二者的区别之后我们再来了解下AI美颜可以应用到哪些领域呢？

一、“分割”

AI美颜在分割领域得到了广泛应用，其一是图像分割、第二个则是人像分割，这对于AI美颜来说有着重大的意义，通过“分割”可以轻松实现多种美颜功能，例如：背景替换、人脸识别检测、背景虚化、美甲等效果。而其中应用最为广泛的则是人像分割，最为经典的应用场景就是人像抠图和人体特效两个功能，这也是美颜SDK用户们使用频率较高的功能。

二、背景虚化

说到背景虚化功能大家都比较了解了，这是拍摄中必不可少的一个功能，利用它可以突出重点的拍摄对象，每一个拍摄人最常用同时也是最为实用的功能。

三、头发区域换色

头发染色是以AI染色算法为核心，想要得到逼真染发效果的话不能用简单颜色变量来改变。一般来说，可分为三种不同的方式处理，基于传统颜色空间的头发染色、多种颜色染发、头发颜色增强、颜色修正等，由于设计太多深奥的编码，这里就不过多赘述了。

以上就是小编对于AI美颜应用场景的总结，当然这并不是全部，因为篇幅问题暂时只讲这三个，感兴趣的话请关注美狐美颜，后续我会更新更多美颜相关内容，如果您对美颜有需求，欢迎咨询美狐美颜官方客服。

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