你想知道自己的皮肤状态怎样吗,美图AI测肤术帮你搞定

来源:互联网 发布:樱井知香2017最新番号 编辑:程序博客网 时间:2024/04/28 13:46

对大多数女性而言,皮肤问题常伴始终。冬天干燥,夏天出游,护肤品换了一轮又一轮,也没找到真正适合自己的产品。而之所以如此,绝大多数人是因为不了解自己皮肤的真正状况。那么,如何才能快速的知道自己皮肤的真正状况,从而选择合适的护肤品呢?看了下面这个消息,也许你能得到答案。


近日,美图公司AI研究中枢–美图影像实验室MTlab宣布,其研究成果AI测肤技术“MTskin”在美图美妆APP中上线。MTlab开发的AI测肤技术MTskin基于美图自研的人脸技术和大量的医疗级图像数据,可以通过图像来检测和评估个人的皮肤状态,评价项目包括肤质、肤龄、肤色、毛孔、黑眼圈、痘、斑、痣等。


美图技术总监许清泉介绍说,MTlab继承了美图“美”的基因,在技术研发方向上也秉着让用户边“美”的初衷,而这里的“美”不仅包括虚拟的美,还包括现实的美。此次发布的AI测肤MTskin就是针对现实“美”的一款产品,其目前已在美图10月份发布的电商平台APP美图美妆中上线,用户可以免费下载使用。


MTlab开发的AI测肤技术MTskin基于美图自研的人脸技术和大量的医疗级图像数据,它可以通过图像来检测和评估个人的皮肤状态,评价项目包括肤质、肤龄、肤色、毛孔、黑眼圈、痘、斑、痣等。


做图像美化做的好好的美图,为什么要搞这种更像是医疗机构要做的肤质测评技术呢?根据美图所给出的数据,其月活跃用户高达4.8亿,每天产生的数据量相当可观。美图在对各项美颜应用使用情况进行分析时发现,大家使用频率最高的功能不是拉腿、瘦脸和滤镜,而是磨皮、美白、祛痘等改善肤质的功能。这在一定程度上反映出中国女性对自身皮肤问题的重视,也使美图决心根据用户的需求开发出这一测度技术。

据许清泉所说,MTlab研发这一产品历时3个月的时间,其中最大的困难来自于对专业医疗知识的缺乏。为了解决这一问题,他们与上海市皮肤病医院和皮肤宝APP合作,请专业的医生团队,对MTlab的技术人员进行皮肤特性标注的指导。许清泉也调侃道,每一个参与开发MTskin的技术人员,都可以兼职做皮肤科医生了。


有了专业的皮肤知识,训练AI的大数据从何而来呢?许清泉说美图在数据来源上主要由三个方面:自身团队搜集、外包给数据公司以及第三方购买数据。对于AI测肤沉淀下的用户数据将如何处理,许清泉首先表示一定会保护用户的隐私,沉淀的数据将被用于用户行为逻辑的分析,以便根据用户潜在需求开发更好的产品。

AI测肤靠谱吗?MTskin使用的是手机后置摄像头获取图像,这样增加了图像的分辨率,也是测试结果更可信。当然不同的手机型号分辨率也不一样,高质量的图像能提供更精细的皮肤分析。针对这一问题,美图调整算法使其适应不同质量的图片。为了优化AI测肤的结果,除算法外,美图也在考虑用更多的交互方式来尽心信息补充,以便提供更精确的结果。


既然MTskin准确率已经达到90%以上,它是否可以代替皮肤科医生呢?美图市场副总裁陈汉泽表示,MTskin可以辅助医生工作,但它还是准医生级,也就是说并不能代替皮肤科医生。但用户可以利用美图美妆APP中的AI测肤功能,进行日常的皮肤记录和检测,用户也可以在APP中看到自己的历史记录,会见证自己皮肤一天天好起来。


除了最新发布的MTskin AI测肤技术,MTlab还有以下八大核心技术:


1、人脸技术MTface,美图自研了人脸技术,包括人脸检测,人脸关键点,人脸属性分析(性别、年龄等)。能够在各类复杂情况下进行实时、稳定、准确的分析,为后续的图像处理提供基础。


2、图像风格化MTstyle,利用卷积神经网络实现图像风格迁移,能够将普通的图像转换成不同艺术风格。与市面上的算法相比,MTstyle可以针对画面中的不同部分进行不同风格的处理。


3、图像修复技术MTrestoration,能够准确判断图像的质量问题及成因,并针对不同情况,比如在暗光拍摄或压缩失真等,对图像进行增强、去噪、去模糊、超分辨率等处理,一键解决画质问题。


4、3D技术MT3Dtech,通过人脸正面照片即可重建人脸3D模型,从而实现更逼真的人像编辑,目前已应用于美图各产品。


5、图像分割MTsegmentation,通过分析轮廓,遮挡关系、颜色、文丽、形状等把图像划分成若干互补交迭的区域,从而完成人像分割、头发分割和皮肤分割,目前准确达98.5%以上。


6、极智美颜MTbeauty,这一算法通过对人脸进行分析、能够根据不同年龄、性别进行个性化、定制级的智能美颜处理。同时根据机器学习,不断优化美颜效果。这一技术也是美图的核心技术,并广泛渗入到美图的各项产品中。


7、影响生成MTgeneration,这一技术的核心是MTlab自主研发搭建的生成网络DrawNet,通过深度学习技术对大量图像数据进行分析与学习,针对不同需求的图像处理任务,构建不同的应用场景的图像生成模型。经过模型处理后,用户输入自己的图片便可直接得到对应效果图。目前该项技术已应用在AI人像美化、绘画机器人Andy、亚裔变混血等方面。


8、美妆技术MTmakeup,基于人脸检测技术,使用美图自研的人脸网络技术,实现实时视频和图像的上妆,使妆容更贴近五官和面部轮廓,上妆效果更准确自然。

这八大核心技术不仅支持着美图的软硬件产品,还为用户每天带来“变美”的惊喜。


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