小编之前为大家讲解过美颜sdk各种功能不同的算法，例如瘦脸、滤镜等。今天，小编不讲功能，为大家讲一个“新鲜话题”。
一、美颜sdk的机器学习方案与深度学习方案有哪些区别？
小编在前文中有所提及，美颜sdk的许多功能都是通两种方案而实现，其一是机器学习，其二是深度学习。那么，这两种方案到底有什么区别呢？下文小编为大家整理一下二者的区别所在。
1、基于深度学习方案的美颜工具稳定性更高
众所周知，美颜sdk目前最主要的应用场景就是直播和短视频这两个场景，特别是在直播场景中，美颜的稳定性尤为重要，如果用户在使用美颜的过程中出现崩溃、意外停止等情况，会对自己造成不好的影响。“乔碧萝事件”就是一个很好的翻车案例，因此直播美颜sdk的稳定性是非常重要的，基于深度学习而打造的美颜功能正是因为稳定性高被直播平台广泛应用。对于传统机器学习的美颜工具来说，直播的过程太过复杂，很容易被多种因素影响，容错率较低，经常出现崩溃、卡顿等情况，给用户甚至是平台造成不好的影响。
2、深度学习比机器学习“更聪明、更灵活”
为什么说深度学习比机器学习更聪明呢？因为极其学习的方案是人为增添许多人像图片、视频进行模板花的学习，后期功能的释放也较为固化，灵活度较低；而深度学习则完全不同于机器学习，他可以根据海量数据进行深度学习，打造一套属于自己的“认知”，在后续的实战中更加聪明、灵活，可以把它理解成类人思维。
二、如何让机器懂得“审美”
上文中小编为大家讲解了美颜sdk深度学习方案的优势，但是就目前情况来说，市面上绝大部分的美颜sdk还是以机器学习为主，功能和参数方面都是在程序编辑之初就已经设定好，机器并没有自己“学习”。因此，目前美颜sdk对于美的理解和判断基本都是设计师人为调控的，整体实现过程是由美工和技术人员共同完成，所以在后续的开发中，争取全部采用深度学习的方案，让机器“懂得审美”。
上文就是小编对于美颜sdk部分技术的讲解，如果您对美颜有需求，欢迎咨询美狐官方客服。时下正赶元旦特惠，请把握机会！
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