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。

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。

一、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。

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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