美颜、美妆、美体…AI美颜SDK还有这些玩法？
AI技术经过多年的发展，早已今昔非比，例如在美颜领域的应用，更是让美颜SDK的可玩性和技术性提高了很大一个层次，可以说是“划时代”的升级迭代。在接入AI美颜SDK的短视频、直播等社交平台，用户可以利用此类功能进行创造更为有趣的内容。整体而言，这些都属于“美颜算法”的范畴。下文小编将给大家讲解一下，经过多年的更新迭代，AI美颜发展了哪些内容。
一、美颜、美妆、美体
美颜、美妆、美体、美牙等美化功能实际上都是基于人脸关键点技术，无论颜值高低好坏、身材胖瘦美丑，在人脸关键点检测技术面前只是一堆“数据”。总体而言，无论是人脸的关键点检测还是人体的关键点检测、是2D关键点还是3D关键点，这里都是为了帮助AI美颜算法确认人脸数据以及面部轮廓来进行美化、调，例如我们平时常用的大眼、瘦脸、瘦身、长腿特效等。
二、动作检测
动作检测这个功能应该是最早应用在短视频以及直播等视频领域的，还有很多自拍机也有类似的技术，例如“比V”、“眨眼”、“手势”等肢体语言来触发一些特效，这都是基于动作检测技术；同理，也可基于一些生活中的图标、物体检测来触发检测效果。
三、GAN
GAN又被称作生成类网络，在美颜算法中一般应用于换脸、风格替换等功能，由于GAN此类生成类网络的特性十分贴合短视频和直播这类以内容和创作为主体的产品，所以通过网络学习大量的目标图片的风格和AI技术的结合便可帮助用户快速生成不同风格的短视频创作内容，同时也非常适合短视频平台中的个性定制和运营活动。
除此之外美颜算法还有些AR类玩法，例如在同一定义已有的显示空间中叠加3D渲染的CG素材，无论是叠加在人脸上还是环境中，这些底层逻辑都是依托于人脸识别技术和关键点定位技术。当然，3D素材的精致程度还是要依赖于CG的生成结果。
以上就是小编总结的AI美颜算法的一些新玩法。当然，这并不是全部，如果您对美颜技术和美颜SDK有兴趣，请关注我！后续我会继续更新更多优质美颜行业相关内容。
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