社交媒體的盛行使得圖像在日常生活中扮演著日益重要的角色。技術的迅猛發展改變了我們與世界互動的方式，在影像處理領域也掀起了一場革命。

美顏特效作為引領潮流的技術，已成為社交媒體上不可或缺的元素。

從最初的圖像處理到如今智能化、個性化的美化工具，通過觀察這一技術的發展，我們可以更深入地理解數字美學是如何與技術創新相互交織，并影響著我們對自身形象的呈現以及對社交互動方式的演變。

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一、歷史與現狀

1. 溯源

人類對美的追求貫穿古今。美顏技術在漫長的發展中逐步演進，如今已進入數字攝影和人工智能應用的時代，而最早期的美顏可溯源至古代繪畫。

藝術家通過巧妙修飾，以突顯其美麗之處。舉例而言，法國著名畫家雅克·路易·大衛（Jacques-Louis David）在宮廷當任畫師時期，就審時度勢地對畫作中的拿破侖進美行化，因而贏得了后者的青睞。

圖片來源：百度圖片

千禧年來臨，互聯網蓬勃發展。

新一代年輕人更偏向圖片社交，熱衷在論壇分享大頭照和穿搭。在自我展示的浪潮中，網絡用戶渴望擁有出色的照片。當時國內圖片處理軟件有限，Adobe Photoshop 成為主要美顏工具；盡管 PS 功能強大，但對于缺乏軟件經驗的初學者而言，修圖流程相對復雜。

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2. 從靜態到動態的發展

2008 年美圖秀秀誕生，正是看到了普通用戶的尷尬之處。簡單易上手的操作和自動美化圖片使其隨即成為美顏神器。2013 年美顏相機問世，它將拍攝圖片再導入優化的過程直接簡化為“即拍即美”，美化不再只是改善皮膚瑕疵和美白，同時還增加了大眼、瘦臉疊加濾鏡的一鍵“傻瓜式”操作。這種友好的操作方式使其年初上線，到年底已經擁有了上億用戶。

圖片來源：百度圖片

隨著智能手機的普及與通信技術的發展，消費者對于美顏的要求不再只局限于靜態的照片，而是延展到了視頻。其中直播占據社交行業的半壁江山。直播從傳統直播轉變為多元化直播，其中美顏 SDK 也在不斷地順應場景的需要。從局部轉變為全身美顏，從面部美顏功能增加到美體、拉高等功能。

在全身美顏方面，通過引入先進的骨骼點識別技術，系統不僅能夠全面理解身體結構，還結合大數據分析得出黃金比例，實現更為精準的美化效果。

圖片來源：google

這一技術的智能調整身材功能使得用戶能夠以更個性化的方式打磨自己的形象。無論是追求纖細曲線還是健康有活力的外觀，用戶都可以根據自身情況自定義美型程度，確保滿足個性化的審美訴求。

二、關鍵技術

1. 這些美顏效果的具體技術是什么呢？

“美顏”包括多個步驟，如人臉檢測、人臉關鍵點定位、瘦臉、磨皮和美白等。在這過程中，人臉檢測和關鍵點定位采用深度學習技術，而瘦臉、磨皮和美白則涉及計算機圖形學，利用 OpenGL 和 Metal 對檢測到的人臉進行渲染。
這里舉例兩個基礎功能詳細聊聊：

①「人臉檢測」

技術旨在檢測并定位圖像中的人臉。其主要挑戰在于應對不同光照、姿態、表情和遮擋等情境。準確檢測人臉是一項復雜任務，機器要實現此目標，需要大量輸入的圖像數據。通過將這些數據進行分解、組合和預測學習，機器逐漸提高對人臉的識別能力。通過在大量數據上的深入學習，并將結果反饋給系統，機器可以逐漸實現對照片的美顏識別。

②「磨皮與美白」

“磨皮”是一種使皮膚更光滑的技術，其原理是在圖像的人臉框部分進行膚色檢測，并僅對人臉區域應用圖像處理的濾波算法。膚色檢測可分為兩大類，一類通過顏色空間統計信息計算皮膚區域，另一類基于機器學習方法。

磨皮效果前后對比 圖片來源：google

而圖片美白則通過操作所有像素點，調整其 R、G、B、A 值，利用顏色信息中的三原色來實現。在這個過程中，三個值的范圍是 0-255，越接近 0 表示圖像越黑，越接近 255 表示圖像越白，美白即利用這一原理進行調整。

這一過程中是一個實踐和認識相互交融的過程。從無法識別到能夠識別并優化。機器的學習發展過程形成了一個曲折反復、螺旋上升的態勢。

除去基于面部的調整優化，在短視頻、直播場景中對于頭飾掛件的需求也推動了美顏特效技術的發展。

③「AR 技術的融合」

例：AR 的人臉光照估計能力應用在人臉頭套玩法

算法不再對整張圖光照估計，可以更準確的捕捉人臉的光照信息。讓頭套素材的光照信息和實時環境的光照一致。素材隨著真實環境變化而變化，大大提高的虛擬頭套的真實性。

逆光場景的效果對比，左邊是原始人臉效果，中間為場景的光照估計，右側是識別人臉后調整的光照方向。圖片來源： https://km.woa.com/group/43698/articles/show

三、用戶需求的變化

1. 不同時期用戶對「美顏特效」的偏好變化

美顏特效同樣受到審美趨勢和文化的塑造，而審美趨勢則反映了消費者的精神思想和社會心理的變遷。

十幾年前，年輕人被非主流審美所影響，通過 P 圖展現尖下頜和巨大眼睛的完美形象，夸張的妝容以及暗黑濾鏡風格在各個貼吧的圖片墻上占據主導。

14、15 年也曾流行過一段時間雪膚搭配復古一字眉和紅唇，當時各大拍攝軟件都出現了相應的“女神妝”效果，風靡一時。

如今，審美已經變得更加多元化，包括 y2k、歐美辣妹和純欲清冷等，大眾對“美”的定義不再局限。美顏特效也從基礎的美白磨皮延伸至雀斑妝、偽素顏等多樣氛圍感妝容濾鏡。各種動物臉和變丑效在熱點和推薦首頁中隨處可見。大眾不再單一地追求精致美，敢于大膽嘗試“變丑”。

短視頻平臺的河馬臉特效效果 圖片來源：百度圖片

四、總結與思考

美顏技術在數字圖像處理領域的新發展突顯了科技對美學的深刻影響。先進技術的引入，如大數據分析，不僅提升了美顏的準確度，也為用戶提供了更靈活、個性化的美容體驗。

然而，這一技術的廣泛應用也引發了“美顏技術是否影響社會審美”和“美顏技術的發展造成過度容貌焦慮”的討論。互聯網社交似乎越來越虛擬，當復雜的網絡環境充斥生活成為習慣，人們開始思考什么才是社交關系的本質以及如何聚焦當下的真實。

個人思考：

審美的構建與定位以文化價值為依據，隨著社會文化的演進相應變化。如今社交媒體上對于維持“精致的完美”已經不再追捧。一方面是大眾獨立審美意識越來越強，一方面也是年輕用戶更想看到“真實的人”——難過的、焦慮的、平凡但真實的。無論是扮丑還是搞笑，不得不承認單一化的審美時代已經過去，正因如此，我們得以看到更多人的個性和差異。

參考文章：

1. 顏值時代，美顏的功能和技術是如何發展的？
   https://baijiahao.baidu.com/s?id=1672335360004901125&wfr=spider&for=pc
2. 從美顏相機到直播平臺：美顏 SDK 技術的演變與應用https://www.facegl.com/news/2443.html

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