AI美颜算法是近两年兴起的以海量数据为依据，采取人工智能的办法，通过深度学习神经网络来实现智能美颜的同城。对付图像、视频处理而言，即任何通过人工智能使人像变美的算法都叫AI美颜。历时八年AI美颜底层算法的研究与开拓，由云播科技解读的AI美颜的算法运用科普版来啦！
一、AI美颜算法与传统美颜算法的差异
大略来说，AI美颜算法与传统美颜算法呈交叉关系，我们不妨从AI美颜的实现办法和效果评价方面进行总结：
1、AI美颜算法以海量数据为依据，不再因此传统美颜人为固定的参数设置，而是因人而异，自适应智能参数。
2、AI美颜算法紧张是通过深度学习神经网络的办法来实现，而不是依赖大略的传统图像处理算法。
3、AI美颜效果的不可控性要高于传统美颜算法，对数据依赖程度较大。
4、AI美颜在整体效果和准确性上要远高于传统美颜算法。
二、详细运用
在理解AI美颜算法和传统美颜算法的差异后，我们来理解下，目前，AI美颜算法紧张运用于哪些领域?
图像分割、人像分割
基于深度学习的图像分割算法对付AI美颜来讲具有很主要的意义。通过图像分割，可以轻松实现人脸检测、背景虚化、背景更换、人像染发、美甲等效果。而个中运用最广的，便是人像分割。两个最范例的运用处景：
人像抠图：将原始图片中的人像分离出来，选择新的背景图像进行更换、合成；同时可以对背景进行虚化处理，突出人像，实现大光圈人像拍照效果。
人体殊效：在视频直播过程中，识别用户的人体轮廓，为人像实时则更加各种设定的背景殊效、贴纸道具。
背景虚化
背景虚化是指用相机拍照时，通过调节焦距使得景深变浅，让焦点聚拢在镜头关注主题上，从而产生背景模糊、背景清晰的效果。而AI美颜算法可以不借助硬件而实现单张图像或者单帧视频的人像背景虚化。
先容了AI美颜算法在图像分割、人像分割领域和背景虚化方向的运用，我们再来连续先容人像染发、智能美甲。
三、人像染发
人像染发算法紧张包含两个模块，头发区域分割模块和头发区域换色模块。全体过程清晰大略，实际上这也属于图像分割的一个延伸。
头发区域分割：首先采取人像分割算法实现，得出对应的头发区域MASK，在拿到Mask之后，须要对Mask的边缘进行过渡处理，在羽化效果完成后，就能输出所须要的头发区域蒙版Mask。
头发区域换色：头发染色是AI染色算法的核心，要想得到逼真的染发效果，并非大略地进行颜色分量的改变。一样平常来讲，头发染色可分为三种处理办法：基于传统颜色空间的头发染色、头发颜色增强与颜色改动、多颜色染发。由于牵扯到过多的编码，这里就不再展开了。当利用以上某种处理办法实现头发区域换色之后，再和原图未分割的部分合并，就实现了人像染发。
四、智能美甲
智能美甲的事理与人像染发一模一样，在理解了美发之后再看美甲，实际上只是分割网络的选择和数据样本的准备不同而已。事实上，美甲算法可以简化地理解为将染发算法中的头发区域更换为了指甲区域，其他基本思路不变。但要把稳的是，指甲风格属于小目标分割，相对付头发分割，更加具有寻衅性。
这里为智能美甲供应一个基本的思路：
1、指甲区域分割。
2、对分割结果进行连通域判断，得到每个指甲区域的图像及Mask。
3、对每个指甲区域进行关键点标定，得到指甲的轮廓范围。
4、将美甲的图案模板进行关键点标定。
5、根据MLS变形或者仿射变换等变形算法，将美甲团模板变形，然后对齐到每个指甲区域，从而完成团美甲效果。
6、如果美甲模板具有一定的透明度，则可以利用一定的领悟算法，将美甲图案与指甲区域进行领悟。
以上，便是AI美颜算法中，关于图像分割、背景虚化、人像染发和智能美甲的大略先容，这四项凑成了AI美颜算法的基本框架，当然，云播科技透露，AI美颜算法目前在环球范围内尚在起步阶段。虽然AI美颜相机，比如云播科技研发的肌柒AI美颜相机的功能和在美业新零售行业运用的相比拟较成熟。之后开拓者们会连续探究AI美颜算法在部分尚不热门的领域的运用和未来的发展方向，我们拭目以待。