在上篇中，小编讲到了美颜SDK的AI美颜算法与传统美颜算法的区别，大家反响强烈。今天，小编为继续为大家讲解AI美颜相关的功能——AI磨皮。传统的磨皮功能大家应该比较熟悉，因为技术已经趋近于成熟、完美，但对于今天的短视频、直播等应用场景来说，传统的磨皮算法已经有些“乏力”，大多数算法都有着较高的误检率，经常将类似皮肤的区域误检成皮肤，这就导致了非皮肤区域图像被滤波器给“磨皮”，导致画面受到影响。
正因如此，很多的视频美颜SDK开始升级传统的磨皮算法，通过深度学习技术来改造磨皮的质量，从而让磨皮功能更加精准、智能的识别皮肤位置，这也就是所谓的AI磨皮。下文，小编将为大家深入讲解一下此技术。
一、AI磨皮算法包含哪些关键技术？
1、人脸关键点识别
首先，还是我们的“老朋友”，人脸关键点识别技术。AI磨皮同传统磨皮一样，主要作用点为人像部分，所以同样需要识别人脸的关键点位置。理论上来讲，可识别的关键点越多，磨皮的效果也就越好，这个过程同样需要不断地深度学习，以提高磨皮的准确率。
2、皮肤分割算法
皮肤分割算法的方式比较多，常见的有CNN、FCN技术等，基本都可以应用于目前的场景，实现高精确度的皮肤分割。
3、皮肤区域优化
此技术是传统磨皮算法不具备的，在这里一般会通过祛斑等操作对面部进行更上一层的优化，实现流程是通过sobel提取瑕疵皮肤的大致信息，然后再加以其它算法得到精确的位置，最后再通过滤波算法来实现进一步的美化操作。
二、AI磨皮算法的优势是什么？
在很多的实战案例中我们可以看出来，在颜色空间与机器学习的传统磨皮技术经常会出现无法准确识别“真皮肤与假皮肤”的区别，甚至会在身体其它部位进行磨皮的操作，这就让视频美颜SDK的使用者非常尴尬了，因为他们所应用的场景大多都是实时直播的平台，很容易对双方造成不好的影响。就单论这一个方面，视频美颜SDK升级后的AI磨皮算法就足以秒杀传统磨皮。
以上就是小编对于视频美颜SDK中AI磨皮算法的理解，感谢您的阅读和关注！