AI美颜算法是近两年兴起的以海量数据为依据，采用人工智能的方式，通过深度学习神经网络来实现智能美颜的同城。对于图像、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。
一、AI美颜算法与传统美颜算法的区别
简单来说，AI美颜算法与传统美颜算法呈交叉关系，我们不妨从AI美颜的实现方式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，不再是以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美颜算法主要是通过深度学习神经网络的方式来实现，而不是依靠简单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、具体应用
在了解AI美颜算法和传统美颜算法的区别后，我们来了解下，目前，AI美颜算法主要应用于哪些领域?
图像分割、人像分割
基于深度学习的图像分割算法对于AI美颜来讲具有很重要的意义。通过图像分割，可以轻松实现人脸检测、背景虚化、背景替换、人像染发、美甲等效果。而其中应用最广的，就是人像分割。两个最典型的应用场景：
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替换、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。
人体特效：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特效、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，让焦点聚集在镜头关注主题上，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。
以上就是AI美颜算法的两大应用。除此之外，还有人像染发、智能美甲、只能磨皮等应该用，由于篇幅原因，这些小编将放到下篇文章中继续介绍。
