相信大家刷短视频时一定有使用或者看到过替换背景的特效，多数都是以搞笑为主，例如“特洛伊木马”、“高达合体”等，这些都是通过美颜SDK人像抠图、背景抠图技术而实现的。下文，小编就以美颜SDK“抠图”技术为例，给大家讲述一下它的基础知识。

一、人物抠图技术

将抠图应用到人像上也是深度学习模块中解决图像问题的一个具体应用。图像分割是指对一目标输入图像，然后分理出一个物体准确轮廓的过。整体来将，深度学习中的抠图原理还是比较简单的，即利用全卷积进行人体图像分割再对单张图片提供一个通用的解决方式，这里大多会用到U-net网络。

人物的抠图技术是深度学习解决图像分割问题的一个应用。图像分割问题是指对一张输入图像，分出一个物体的准确轮廓的过程。深度学习中的抠图原理比较简单，即利用全卷积进行人体图像分割。对于单张图片提供的一个通用解决方式是采用U-net网络。

二、U-bet网络

在上一段文章末尾，小编提到了“U-net网络”，那么U-net网络是什么呢？简而言之，它是一个端到另一个端的网络，一般由四种颜色来表明，灰色：复制、蓝色：激活函数和卷积、红色：下采样、绿色：上采样。在网络中只有卷积和下采样层，没有全连接层，大体可以分为两个部分，一部分特征提取、另一部分就是上采样，这里小编就不赘述了。

三、训练、学习

那么，如何训练U-net呢？大体思路就是输入大量的图像进行深度学习。一边对应输入，一边人工标注图像即可，需要对它们进行训练。涉及人工标注或者其他问题，特别是对于边缘分割效果不好的问题需要进行一些辅助处理。

为了获得更好的实现效果，一般会采用算法解决图形的软边缘问题，再搭配高级信息和低级信息融合，最终创多个图形填充并进行分层处理，类似于PS里的“蒙版”，这样就可以将图像的边缘细致标注。

以上就是小编对于美颜SDK抠图技术的浅要解答，后续我会更新更多相关内容，如果您对美颜SDK有需求，欢迎咨询美狐官方客服。时下正赶双节特惠，机不可失！

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