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美颜SDK在大型、多人场景表现如何?
发布来源:美狐美颜    Date:2022-09-26 15:53:04

美颜SDK如今被广泛应用到了直播、短视频等领域,甚至已经成了当今社交视频场景的刚需。那么,美颜SDK在特殊场景表现怎么样呢?例如大型、多人的娱乐场所,演唱会等。

首先我们先来分析一下此类场景,大型综艺、娱乐节目常规情况下都是等录制结束后再进行剪辑,后期成品视频都是经过润色后,无论是人物、场景,都会有所美化,这种情况的美化对于美颜SDK实时性要求不高。但是,对于直播晚    会这种大型场景应该如何处理呢?相比于前者,大型的直播娱乐现场非常复杂,无论时灯光、背景还是人员情况,都非常冗杂,这对美颜SDK是一个巨大挑战。


美颜SDK


要知道,美颜SDK的工作流程第一步便是要先识别、检测到人脸目标,获取到人脸信息再进行下一步操作。在大型直播场景中,因为机位缩放、多人员无规则运动,很容易导致人脸识别丢失,导致美颜失效或者其它的负面效果。

下文小编将为大家讲述一下,美颜SDK应该如何应用在大型的实时直播现场。

算法实现过程

和移动端的美颜SDK算法选择方向一致,在大型实时直播现场中的美颜算法也可以分为两种:其一是改进后的传统美颜算法,其二是基于深度学习技术的美颜算法。

二、传统美颜算法

此算法是美颜业界比较常用的方式之一,但是它有一个比较严重的缺点,那就是无法跟踪人脸,只能针对整图进行美化,通过固定模板和参数进行美化就比较难把握美颜的“度”了。以美白为例,无论是近景还是远景,轻微的美白都不能改变观感,如果重度美白的话很容易对整体色调产生影响。所以,我们一般采用“多伦调优”的方式,也就是选择一个负面效果可以接受的美颜算法。整体来讲,调整后的传统算法有一定程度的美化作用,但效果不明显,实用性较低。


美颜SDK


三、深度学习算法

深度学习算法相较于传统美颜算法就大不相同了,其中最明显的区别是加入了深度学习模型,美颜核心工作过程没有变化,具体表现在此算法能够区分复杂场景和美颜目标、美化区域和非美化区域,美化区域的效果显著,背景区域基本无变化,整体效果要比传统美颜算法好很多。

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