直播平台女主播都是美女？ 谈谈美女主播背后的美颜技术

　　2016年作为视频直播元年，无论从资本层面不断高涨的估值，到平台主播各种天文数字的报酬，再到像“局座”这样的主流人士争相上直播，直播的社会热度可见一斑。

　　而各大直播平台在经历了直播概念从无到有的阶段后，如何做出差异化，如何解决在野蛮生长期产生的各种涉黄问题，成为了几乎所有平台“成长的烦恼”。

　　抛开政策、内容问题不说，单就技术层面，基于图像技术的创新成为解决这些难题最为可行的办法。作为Tu料的首个分享，我们首先就选择了直播这个热门话题，就图像技术在直播中的应用做一个入门的介绍。

　　该分享系列整理自涂图CTO在架构师沙龙上的演讲内容。

一、技术框架

　　爱美之心，人皆有之。早期的图片美颜教育了市场，到了直播时代，美颜同样成为直播平台的标配。就目前来说，直播美颜用的主流技术是OpenGL ES。它的好处首先是直接在GPU上运行的，所以性能高、功耗小，用在直播上比较划算。第二，它是跨平台的，iOS和安卓都支持，美颜效果能够直接在这两个平台上达到跨平台的效果。另外OpenGL ES有一个优势，就是有大量现成的开源库。比如像GPUImage，谷歌的grafika，还有基于安卓的一些具有实践意义的库，都是很常用的。网上也有一些比较热心的开发者把自己的美颜的算法直接开源，包括一整套解决方案，从采集到处理到美颜处理，到最后输出一个源编码，都有相关的解决方案。

二、美颜原理—混合不能少

　　市面上大部分美颜产品的一般原理都是相似的。摄像头采集画面，通过一定的方式处理，最后输出一张美颜后的图片。

　　具体的说，原图首先经过磨皮处理，也就是把痘、斑这些消除掉。然后把经过磨皮的图片与原图进行混合。混合这个步骤是不可缺少的，因为如果只用磨皮后的图，很容易丢失细节。而且把两张图混合，还可以通过调整两个图的混合权重，来控制磨皮的程度，达成不同级别的磨皮效果。当然最后一步也很关键，就是美肤，比如把皮肤肤色调得白一点、红嫩一点，或者一些特殊的需求都可以实现。基本上大部分的美颜，都是这样的流程。

三、磨皮算法——去痘就是降噪

　　本质上说，一张图就是一个二维的数据。如果相临的两个区域灰度值相差比较大，这就意味着存在着噪点。比如脸上有个痘，这个痘自然产生一个灰度值的变化，从抽象意义上说就是一个噪点。所以美颜磨皮的算法，核心是去噪。去噪有很多的办法，网上有各种各样的算法，包括现成的论文。但是不管产用什么算法，美颜的去噪算法都要保持一个特点，那就既要是边界保持，同时还要做到平滑，也就是要滤波。

　　滤波算法中比较常见的是双边滤波，它的优点在于很高效，因此非常适合移动平台。还有一些其他的算法比较复杂一点，也可以达到那样的效果，但是在移动应用上效率不高。虽然GPU是并行运算的，很适合这种运算，但GPU的能力是有一定范围的，超过这个范围也很耗电。包括双边滤波在内，一种滤波算法也有各种各样实现，考虑在移动平台上运行，可以做一下特别的优化，比如在精度计算里，适当降低精度，达到效果与效率的平衡。