美图如何show——解读整容式APP的背后

相信很多朋友都使用过美图秀秀之类的APP，通过它们可以在手机上瞬间将手机拍摄的照片进行美容如实现磨皮美白、祛斑祛痘等，而很多直播间的主播也是在通过类似APP进行实时美容，让她们姣好面容展现在我们面前。今天就让我们解读这些APP是怎样实现美容的，以及美颜背后运用的技术。

不是新技术，聊聊图像美容那些事

说到图像美容，就不得不提到美容界老大——PhotoShop。很多朋友都知道，借助PS可以化腐朽为神奇，将人物P得美轮美奂。不过PS操作毕竟繁琐，而随着移动设备的普及，越来越多类似PS的APP就逐渐在手机上流行起来。比如美图秀秀、百变魔图等，一些手机更是将美容功能融合到手机系统中，如美图手机可以通过调用系统API访问相机，然后将采集到画面通过美颜处理（图1）。

图1 带美颜功能的美图M6手机

随着 络直播兴起 ，APP美容技术也在不断发展，它已经不在局限于对静态照片的美容，越来越多直播平台可以使用APP对主播的动态图像进行实时美容，比如将主播的小眼睛变大，把圆脸变成瓜子脸，几乎实现了现实生活中的“整容”效果。那么这些美容APP是怎么实现这些惊人的美容效果的呢？

变美的背后——认识APP美容原理

对于普通用户来说，在手机上进行美颜操作都非常简单，比如美图秀秀磨皮祛痘操作，只要在功能面板需选择相应的菜单，然后简单点击选择即可实现快速美容（图2）。

图2 美图秀秀的美容操作非常简单

不过这看似简单的操作的背后却是强大图片处理技术在支撑着。以简单的去痘操作为例。大家知道很多朋友脸上都有痘痘，这样拍摄出来的照片，痘痘就会在你的脸上形成一个灰度值的变化。而如果一张照片上相临的两个区域灰度值相差比较大，在照片上就会形成噪点。因此祛痘操作实际上就是图片处理上常用“降噪”。降噪主要是通过一定的算法实现，比如滤波算法，它可以对周围的点取均值来替代原先的值，使得图片上的噪点看上去不那么明显，反应在照片上就是人脸的痘痘消失了，看上去皮肤更为光滑。

因此当我们在美容APP轻松点选去痘操作后，手机APP实际上在后台先进行噪点的判定（通过一个点的亮度和周围点的亮度的差值进行比较找到噪点），然后调用一定的算法进行降噪，最后还要将经过处理的图片与原图进行混合（因为如果只是使用处理后的照片很容易丢失细节，使得处理后的照片看上去失真），并通过调整两张图片的混合权重，使得处理后的照片看起来既有美容效果，又不会给人“太假”的感觉，这也是一般美容APP处理图片的常见流程（图3）。

图3 APP美化图片流程图解

对于 络主播的动态美容则更为复杂，它首先要实现“人脸识别”。APP只有准确识别到人脸才能进行美容，人脸识别的核心技术则是深度学习技术。这种技术借助互联 上海量的图像数据进行学习训练，抓取到核心的特征，然后生成一种算法。这样美颜APP就可以利用这些算法实现对主播们的动态美容。比如对于主播肤色调整，深度学习技术首先会抓取原图和美肤处理后的图片进行比较，然后分析其中的差异，这样经过大量的学习后，它就可以在抓取到当前主播原图后使用特定的算法快速完成对主播们的肤色处理，使得美容后的效果更为逼真、有效（图4）。

图4 深度学习技术美容图解

同样的对于整容成瓜子脸、将小眼睛变大之类的美容效果也都是适用类似的方式完成美化。这样在直播时，从相机采集到每一帧的画面，深度学习技术都会进行人脸识别，再标示出关键点的位置，然后结合图像技术得到最终的美容效果。举个简单的例子，比如现在 上流行的 红脸，通过深度学习的人脸识别技术可以在抓取到当前主播脸部数据后 红脸进行比较，然后通过特定的算法进行优化，可以将主播整容为最受 友喜爱的脸型和肤色，这样我们在直播平台看到就是各种靓妹和帅哥，实际上功劳却是后台的人脸识别技术整容的结果。

写在最后：美容APP，更让人值得期待

随着 络直播的流行，现在基于人脸识别的美容技术也在不断发展。一方面，作为硬件厂商在自己设备逐渐植入各种深度学习技术，比如从iOS 9开始，苹果就提供了深度学习API ，在 iOS 10，相关API得到进一步更新。从iPhone 7以后，进行深度学习的开发已经逐渐成熟了。谷歌则早在2015就发布了Facenet 络，用这个 络可以对人脸达到98%以上识别率。另一方面，基于移动平台的第三方人脸识别技术也在不断发展，比如Caffe（卷积神经 络框架），一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架，可以让移动设备拥有更强的深度学习能力。

人们对美的追求是无止境的，谁都希望自己有更美的面容出现在大众眼前。正是由于这些技术不断进步和移动设备硬件性的不断提高，在不久的将来，无论是手机拍摄的照片，还是各类 络直播（包括视频聊天），我们都可以以更美的形象出现在人们的面前。