本文围绕移动端GPU美颜算法的画质与功耗平衡展开，重点介绍美颜SDK在自然美颜、实时渲染、多端适配、低延迟、稳定运行、灵活配置等方面的技术优势，帮助直播、短视频、视频通话、社交相机等项目选择更适合的美颜解决方案。

说起AI美颜，大部分用户可能比较陌生，这是近两年才兴起的，它以海量数据为根本，用人工智能的方式深度学习神经网络的途径来实现智能美颜算法。这些听起来可能有些生涩难懂，但这不是今天小编要讲的重点哦，今天我们要探究的是AI美颜算法如今可以应用到哪些领域…

如今AI技术已经渗透了我们的生活，比如很多短视频平台就有AI/AR道具，创作者可以利用这一类道具来创造更有趣的内容。具体而言，它们同属于美颜算法的范畴，那么就让我们来看看，经过多年的演变，已经发展了哪些内容。

AI美颜是近两年兴起的以海量数据为依据，采用人工智能方式，通过深度学习神经网络来实现智能美颜的算法。

就在近日，OPPO宣布在印度海得拉巴设置研发中心，设立专门的相机创新实验室，此举主要是通过AI算法、面部重构等技术，不断增强美颜算法，从而提升手机的影像拍摄实力。

谈到美颜算法中的“磨皮”功能，大家可能认为是一个很高深难懂的事情，因为其中牵扯到很多的算法，今天小编就用比较直白的方式，让你快速认识磨皮美颜原理。

人脸属性编辑是一个很广的应用领域，即改变人脸的某些属性，比如姿态、年龄等，或者将人脸图像转变为具有特定风格的图，人脸属性编辑包含非常多的应用，比如人脸化妆去妆、人脸年龄更改、人脸卡通头像生成、换脸等。

上篇文章中，我们讲解了人脸识别技术中机器学习方案和深度学习方案中的区别，从而引出了一个概念：如果想要真的将人脸识别技术应用于美颜算法，就必须通过海量数据模型训练或者人为调教，让计算机或者代码懂得“审美”。

目前，最新的美颜算法已经发展到了2.0阶段，打个比方，如果美颜算法1.0只是化妆（磨皮、祛痘、肤色调整）的话，美颜算法2.0基本就能达到美容的效果——把眼睛变大，把圆脸变成瓜子脸。而实现这一效果的基础就是人脸识别技术。

随着人们对美颜需求的不断增加，诸多带有傻瓜式美颜软件遍地开花，美颜逐渐成为了我们日常生活中的一部分，美颜算法也从静态图片时代走进了更为复杂更为先进的动态视频美颜时代。