磨皮功能是美颜sdk中使用频率非常高的功能，作为美白功能的“最佳拍档”，磨皮的算法自然也是所有开发商们所侧重的，更新频次和算法升级都不会含糊。虽然如今的磨皮算法已经比较成熟，但就单拿皮肤区域的识别来说，实际上还有较高的误检率，很容易将类似肤色的区域检测为皮肤，这就会导致画面失真的情况。

正因为这种情况的出现，如今市场上的美颜sdk都开始通过升级美颜算法的方式来提高磨皮的水准，例如通过深度学习进行皮肤区域的分离，以此得到更为精准的识别，后期我们把这种技术成为“AI磨皮算法”，也就是升级后的磨皮。下文小编将为大家讲述一下AI磨皮算法的知识点。

一、AI磨皮算法简述

上述有提到皮肤分割，实际上皮肤分割的风格和方法有许多，常见的有CNN、FCN、UNet等，这几个方式对于目前主流的分割都可以实现，对于准确度的要求极高。

其中还需要用到人脸关键点识别技术，以美狐美颜sdk为例，我们可以识别到106个人脸关键点，这个过程就是通过不断的机器学习得来。

基于皮肤区域的磨皮美白调色主要通过高反磨皮或双曲线磨皮算法对人像磨皮、结合皮肤区域得到精确磨皮效果。

二、AI磨皮算法的优势所在

那么，AI磨皮算法相较于传统磨皮有哪些优势呢？从行业很多实例和用户反馈可以看出，传统的磨皮算法在实战中发挥不算稳定，偶尔会出现识别错误的情况，甚至连发色区域都会做出磨皮的操作。而AI磨皮就比较强大了，达到了该磨皮的地方磨皮，不会造成画面失真的情况，磨皮效果明显强于传统磨皮。

如今，AI磨皮已经被广大美颜开发服务商所应用，取代传统的磨皮。而它的主要应用场景就是直播和短视频中，因为这两个平台对于视频拍摄的要求较高，重点在于实时性、时效性，如果在直播中因为传统磨皮识别错误导致目标失真就尴尬了，所以大部分直播场景中都会采用更为先进的AI磨皮。

以上，就是小编对美颜sdk中的AI磨皮的介绍，如果您对美颜sdk有需求，欢迎咨询美狐官方客服。如今正赶双节特惠，请把握机会！

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