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原標題:禿了嗎,頭頂涼嗎?用這款APP匹配個發型去買假發吧不服禿不行。今年冬天的北京,風兒過于喧囂了些,我也著實感受到自己真的禿了——就算平常照鏡子看不到后腦勺,這風一吹,我整個腦袋只有頭頂那塊冷颼颼的。最好的辦法是戴假發,遮丑還保暖。但是呢,去假發店不停試又很尷尬。不過巧的是,剛好美顏相機最近推出了一個叫「發型管家」的功能,主打就是幫人虛擬換發,來幫助妹子們找到適合的發型。具體就是你先拍張自己臉的照片,然后發型管家就會分析你的臉型來匹配最優發型,然后生成圖片。此外,發型管家還提供了知性LOB、雙丸子頭、森系編發等十多種不同風格、不同發色的造型供用戶選擇。我試了一下之后,發現這款產品的最大亮點其實不是那些發型,而是這種毫無PS痕跡的合成效果,堪比微博上的@青紅造了個白。@青紅造了個白做的禿頭鹿晗我先來分成三個難度等級,展示一下發型管家的合成技巧。首先是我自己根據推薦發型合成后的版本:這兩張圖片里,都是只有五官是我本人,妝容、發型和服裝都由發型管家匹配和合成。已經很多年沒有留過短發,也很多年沒有剪過這種短劉海,試了一下發現其實效果還不錯,可以去買同款假發了!畢竟真人留短發,我怕更顯禿。接下來,我找出來一位男同事的渣畫質照片試了一下,就發現……這個人穿女裝還是蠻可愛的嘛,毫無違和感。為了不被打死,就不放出他的原圖了然后我再把難度升級了一下,試了一位香港大佬的照片,換完發型后的效果是這樣的:看上去似乎有那么點油膩?我放出原圖來,你就懂要把他的臉塞進美少女的發型和身體里有多難了!想想以前玩的Faceapp、FaceSwap之類的換臉軟件,里面的合成效果總是有些別扭的地方,能讓人一眼看出來是合成出的照片。這種換臉、換發型的功能,核心技術其實就是五官分割和臉型融合。但是想要像發型管家這樣,能把大佬肥貓老師也成功換上女裝,還得需要臉型分析、姿態分析和美妝技術。再加上美顏相機作為一個擁有上億用戶提供的拍照軟件,可以說是最懂用戶臉型的APP,也給美圖的AI算法提供了支撐和反饋。我從美圖影像實驗室(MTlab)了解到,發型管家的項目其實在2017年8月就啟動了,到12月才正式上線。在前期,發型管家主要是在做調研——去咨詢國內的造型機構,研究什麼樣臉型的用戶適合搭配怎樣的發型,然后把這些數據結合到推薦算法中,最終落實到現在看到的不同發型、發色。但之所以能有現在這樣的呈現效果,可能還是跟MTlab花了大部分時間在效果的調整優化上有關。一開始,還是會經常出現臉型和用戶不吻合的情況。利用同一張原始圖片,下圖左邊是今年9月的換發效果圖,右邊是現在的換發效果圖。可以看出,9月時的版本里,眼睛、嘴巴和皮膚的顏色不太和諧(我猜是因為美圖的「亮眼」功能),而且五官在臉型上的位置似乎有點偏。右邊的效果圖就沒有這些問題,而且在膚色和妝容上都更自然了。每天用著換發功能、拼著賣萌貼紙的精致女孩們不會想到,這些功能背后的MTlab團隊其實是分居在北京、廈門和深圳的100個大老爺們,再加10多個妹子。MTlab成立于2010年,起初是致力于研究與計算機視覺和影像處理有關的新技術。在2012又加入了對機器學習的研究,以及后來的深度學習。簡單講,他們在做的事情,就是把前沿的AI技術應用到產品里。像上面說到的五官分割,就是MTlab的核心技術之一。會通過分析輪廓、遮擋關系、顏色、紋理和形狀等把圖像劃分成幾個區域,從而實現對人像、皮膚、頭發和五官的切割。妹子們使用最多的極智美顏和美妝技術,其實都是通過算法對人臉進行分析,然后根據不同年齡、性別進行個性化的美顏處理,再使用人臉網格技術進行視頻和圖像上妝。就連最常見的「濾鏡」,也是利用卷積神經網絡實現的圖像風格遷移。跟市面上的算法相比,MTlab的MTstlye圖像風格化技術,還能針對畫面中的不同部分進行不同風格的處理。包括之前的畫畫機器人Andy,還有能夠通過圖像分析皮膚、幫你選擇正確護膚品的美圖美妝,都是來自MTlab的作品。其他還有對人臉的分析技術、正面照片重建人臉3D模型的技術等等,能在各類復雜情況下進行人臉檢測、人臉關鍵點和人臉屬性分析,實現更逼真的人像編輯。跟經常出來露面大談特談各種AIlab們不同,美圖的MTlab在媒體上只有一次正式露面,但在CVPR、IJCAI和ICCV等國際學術會議上有過展示。當被問到為什麼比較低調的時候,MTlab的回答是「美圖沒有通過這些形式來獲得資本市場認可的壓力」,也習慣了用產品來說話的務實風格。但在未來,會用更開放的心態促進合作,包括去頂級國際會議上進行學術交流。雖然發型管家上現在只有十幾款女生發型,但我了解到以后還會根據流行趨勢推出更多發型,甚至是男生款。啊,趁男生發型上線之前,可以先用現在的版本試一試身邊的男性朋友穿女裝是什麼樣!
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