专访MTlab美图影像实验室:带你解析美图T9“懂美黑科技”

6月27日,美图手机即将正式发布 “智能摄影师”全新美图T9。作为一直以来能够最快洞察用户自拍摄影痛点,并能快速引领摄影风潮的手机品牌,此次美图T9带来了“骨骼点识别技术”“3D记忆修复技术”“金字塔多维人像算法”等多项“黑科技”,着实令人耳目一新。其中,主打骨骼识别点技术支撑的“全身美型”功能示例视频早前更是“刷爆”朋友圈。

专访MTlab美图影像实验室:带你解析美图T9“懂美黑科技”

从“不磨皮美颜”到“专属定制美颜方案”再到“全身美型”,此次美图T9带来的多个“懂美”功能离不开背后“美图大脑”美图公司AI技术的研发中枢——美图影像实验室(MTlab)的技术支持,最近MTlab美图影像实验室也首次揭秘了这些“朋友圈屏霸”背后的技术力。

美图T9出任“智能摄影师”,懂美更懂用户

一直以来,每一次美图手机新品都会结合当下最新的技术带来一些好玩的功能,让用户通过简单的拍照就能最大程度感受到摄影和自拍带来的乐趣。这一次,MTlab运用在人工智能、计算机视觉领域多年的积累,赋予美图T9很多全新的能力,使之更为智能,就像一个装在用户口袋里的“智能的摄影师”。

如今,越来越多的用户在自拍与美颜调整过程中,不再刻意追求千篇一律的锥子脸、大眼和瘦脸,而更注重突出和表达专属于自己的五官之美。因此,此次美图T9结合独家金字塔多维人像算法,通过运用全新的改善人像质量的技术,在针对皮肤瑕疵进行精细化处理的同时,能极大限度地保留皮肤细节,实现“不磨皮的美颜”。

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  美图T9经典人像与质感人像对比

而这样的“个人专属美颜”不再需要用户在每次拍照后进行多次调整,美图手机能够通过用户的操作智能保存每个人的审美喜好;此外,用户还可以进行更为细节的个性化定制,在手机中调整自己想达到的五官、脸型、肤质、面部特征保留等多维度的信息,形成专属于自己的3D记忆档案。

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  3D记忆修复技术

“结合了MTlab核心的人脸3D技术和人脸关键点技术两大技术,辅以AR SDK进行重新研发,MTlab创造出了全新的修图体验。”美图影像实验室(MTlab)高级研究员洪炜冬接受采访时表示,用户对五官、脸型的调整都会被记忆进专属于该用户的一个3D模型中,下次拍照即使拍照角度发生变化,也能够做到自动智能修复,不用再进行繁复的后期美颜和调整,并且效果更为自然。

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  骨骼点识别技术

针对手机硬件专门优化,“骨骼识别点技术”实现“全身美化”

结合美图大数据洞察和用户调研,美图发现了越来越多年轻人有着全身美型的需求。此次美图T9结合“骨骼识别点技术”带来了“全身美化”功能,能精准地定位出人体骨骼的位置,结合美图影像实验室(MTlab)人景分离技术,做到可对人像局部进行调整,大多数女生想要的瘦腿功能也可以自然调节。

洪炜冬介绍,“骨骼识别点技术”又叫“肢体检测技术”,可利用计算机视觉技术从图像或者视频当中估计人体关节点位置的过程,给定一张包含人体的图像,从而精准定位出图像中人体各个关节的位置,比如肘关节、腕关节、膝关节等,被定位的关节点最后可以组成一个人体的骨骼图,可以反映出这个人体的当前姿态等信息。

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  骨骼点识别技术原理图

不过,这项技术骨骼识别点技术对设备要求较高,最早更多是应用于好莱坞顶级电影制作的科幻大片中,比如《猩球崛起》中的猩猩便是让演员在身上佩戴大量的传感器,捕捉演员的动作,再运用电影cg特效的技术将演员的动作变成大家看到的猩猩运动。电影特效传感器的价格昂贵且很难穿戴在用户身上,特效后期制作也需要花费大量的精力和费用,因此无法广泛地应用在人们的日常生活中。

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  美图T9支持骨骼点识别技术

这一次,MTlab运用人工神经网络及大量数据的训练,使得美图T9摄像头就像获得了x光和运动传感器的能力一般,精准地在图像或者视频中定位出被拍摄者的关节位置及变化。这些关节的位置的组合构建起一张人体的骨架图,并为美图T9提供包括人体的朝向等有用的信息。有了人体的骨架,美图T9凭借摄像头就可以做到精确识别用户四肢,从而进行拉高、瘦腿、瘦身等操作。

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  AI神经网络原理图

满足消费者潜在需求发展,超前黑科技值得期待

如今,人们不再喜欢拍千篇一律的大头照,更喜欢拍半身、全身的照片,更多的年轻人也更愿意在照片中展现自己的衣着搭配、身体姿态等,这就意味着越来越多的人对身体美形有新的美化需求,同时对美化后背后的场景处理是否自然也十分在意。此次,美图T9的“骨骼点识别技术”“3D记忆修复技术”“金字塔多维人像算法”等多项“黑科技”,也意在更好地满足用户多样化、个性化的美的需求,为用户打造更满意的照片。

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  美图T9专属定制摄影方案

美图T9还可能会有哪些“懂美黑科技”没曝光呢?尽请期待6月27日的美图T9发布会吧!


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2018-06-06
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6月27日,美图手机即将正式发布 “智能摄影师”全新美图T9。

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