技術(shù)宅

相信很多朋友都使用過美圖秀秀之類的APP，通過它們可以在手機上瞬間將手機拍攝的照片進行美化，如實現(xiàn)磨皮美白、祛斑祛痘等，而很多直播問的主播也是在通過類似的APP進行實時美化效果，讓她們姣好的面容展現(xiàn)在我們面前。今天就讓我們解讀這些APP是怎樣實現(xiàn)美化的，以及美顏背后運用的技術(shù)。

不是新技術(shù) 聊聊圖像美化那些事

說到圖像美化，就不得不提到Photoshop。很多朋友都知道，借助PS可以化腐朽為神奇，將人物P得美輪美奐。不過PS操作畢竟繁瑣，而隨著移動設(shè)備的普及，越來越多類似PS的APP就逐漸在手機上流行起來，比如美圖秀秀、百變魔圖等。一些手機更是將美容功能融合到手機系統(tǒng)中，如美圖手機可以通過調(diào)用系統(tǒng)API訪問相機，然后將采集到的畫面進行美顏處理（圖1）。

隨著網(wǎng)絡(luò)直播的興起，APP美容技術(shù)也在不斷發(fā)展，它已經(jīng)不再局限于對靜態(tài)照片的美容，越來越多直播平臺可以使用APP對主播的動態(tài)圖像進行實時美化，比如將主播的小眼睛變大，把圓臉變成瓜子臉，幾乎實現(xiàn)了現(xiàn)實生活中的“整容”效果。

變美的背后——認識APP美化原理

對于普通用戶來說，在手機上進行美顏操作都非常簡單，比如美圖秀秀磨皮祛痘操作，只要在功能面板上選擇相應(yīng)的菜單，然后簡單點擊選擇即可實現(xiàn)快速美容（圖2）。

不過這看似簡單的操作背后卻是強大的圖片處理技術(shù)在支撐著。以簡單的去痘操作為例。大家知道很多朋友臉上都有痘痘，這樣拍攝出來的照片，痘痘就會在你的臉上形成一個灰度值的變化。而如果一張照片上相臨的兩個區(qū)域灰度值相差比較大，在照片上就會形成噪點。因此祛痘操作實際上就是圖片處理上常用的“降噪”。降噪主要是通過一定的算法實現(xiàn)，比如濾波算法，它可以對周圍的點取均值來替代原先的值，使得圖片上的噪點看上去不那么明顯，反映在照片上就是人臉的痘痘消失了，看上去皮膚更為光滑。

因此當我們在美化APP中輕松點選去痘操作后，手機APP實際上在后臺先進行噪點的判定（通過一個點的亮度和周圍點的亮度的差值進行比較找到噪點），然后調(diào)用一定的算法進行降噪，最后還要將經(jīng)過處理的圖片與原圖進行混合（因為如果只是使用處理后的照片很容易丟失細節(jié)，使得處理后的照片看上去失真），并通過調(diào)整兩張圖片的混合權(quán)重，使得處理后的照片看起來既有美化效果，又不會給人“太假”的感覺。這也是一般美化APP處理圖片的常見流程（圖3）。

對于網(wǎng)絡(luò)主播的動態(tài)美容則更為復雜，它首先要實現(xiàn)“人臉識別”。APP只有準確識別到人臉才能進行美容，人臉識別的核心技術(shù)則是深度學習技術(shù)。這種技術(shù)借助互聯(lián)網(wǎng)上海量的圖像數(shù)據(jù)進行學習訓練，抓取到核心的特征，然后生成一種算法。這樣美顏APP就可以利用這些算法實現(xiàn)對主播們的動態(tài)美容。比如對于主播膚色的調(diào)整，深度學習技術(shù)首先會抓取原圖和美膚處理后的圖片進行比較，然后分析其中的差異，這樣經(jīng)過大量的學習后，它就可以在抓取到當前主播原圖后使用特定的算法快速完成對主播的膚色處理，使得“美容”后的效果更為逼真、有效（圖4）。

同樣的，對于整容成瓜子臉、將小眼睛變大之類的美容效果，也都是使用類似的方式完成美化。這樣在直播時，從相機采集到每一幀的畫面，深度學習技術(shù)都會進行人臉識別，再標示出關(guān)鍵點的位置，然后結(jié)合圖像技術(shù)得到最終的美容效果。舉個簡單的例子，現(xiàn)在網(wǎng)上流行的網(wǎng)紅臉，通過深度學習的人臉識別技術(shù)可以在抓取到當前主播臉部數(shù)據(jù)后和網(wǎng)紅臉進行比較，然后通過特定的算法進行優(yōu)化，可以將主播整容為最受網(wǎng)友喜愛的臉型和膚色，這樣我們在直播平臺看到的就是各種靚妹和帥哥，實際上功勞卻是后臺的人臉識別技術(shù)整容的結(jié)果。

寫在最好美化APP更讓人值得期待

隨著網(wǎng)絡(luò)直播的流行，現(xiàn)在基于人臉識別的美容技術(shù)也在不斷發(fā)展。一方面，硬件廠商在自己的設(shè)備中逐漸植入各種深度學習技術(shù)，比如從iOS 9開始，蘋果就提供了深度學習API，在iOS 10相關(guān)的API得到進一步更新，進行深度學習的開發(fā)已經(jīng)逐漸成熟了。谷歌則早在2015年就發(fā)布了Facenet網(wǎng)絡(luò)，用這個網(wǎng)絡(luò)可以達到對人臉98%以上的識別率。另一方面，基于移動平臺的第三方人臉識別技術(shù)也在不斷發(fā)展，比如Caffe（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架），一個清晰、可讀性高、快速的深度學習框架，可以讓移動設(shè)備擁有更強的深度學習能力。

人們對美的追求是無止境的，誰都希望自己有更美的面容出現(xiàn)在大眾眼前。正是由于這些技術(shù)的不斷進步和移動設(shè)備硬件性能的不斷提高，在不久的將來，無論是手機拍攝的照片，還是各類網(wǎng)絡(luò)直播（包括視頻聊天），我們都可以以更美的形象出現(xiàn)在人們的面前。