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beauty穿搭小课堂|美图妆容迁移算法开启个性化妆容时代，你也可以拥有「宋慧乔妆」

机器之心发布
机器之心编辑部
不仅完美地迁移眼影、眉毛、口红等基础妆容 ， 而且能很好地处理美瞳、睫毛、卧蚕等细腻细节 ， 美图影像实验室（MTlab）自主研发的这个全新妆容迁移算法可以令爱美的你尝试各种类型和风格的模特妆容 ， 最终找到适合自己的完美妆容 。
beauty穿搭小课堂|美图妆容迁移算法开启个性化妆容时代，你也可以拥有「宋慧乔妆」
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虚拟试妆技术一直是美妆、美颜市场最重要的技术之一 。 当前该领域流行的主流技术为传统素材贴妆 ， 该技术指由专业设计师按指定格式设计好妆容素材 ， 再利用人脸关键点检测把妆容素材贴到对应的五官位置上 。
MTlab研究发现 ， 这类技术存在两个明显不足：一 ， 需要专业设计师设计妆容素材 ， 限制大 ， 用户不能自由选择自己喜欢的妆容；二 ， 妆容素材直接贴在五官上 ， 浮于表面 ， 很多时候看起来不够真实 。
由于传统贴妆技术的不足 ， 当前市场上的虚拟试妆相关业务还很难满足大多数用户的需求 ， 为了改变这一局面 ， MTlab自主研发了一套全新妆容迁移技术 。
具体而言 ， MTlab自主研发一种基于深度学习的MakeupGan（MakeupGenerativeAdversarialNetworks）网络架构 ， 并推出了一种革新AI算法——妆容迁移（MakeupTransfer） 。
该算法支持用户自由选取心仪模特妆容并迁移到自己脸上 ， 不仅可以迁移眼影、眉毛、口红等基础妆容 ， 还可迁移美瞳、卧蚕、睫毛、五官立体、亮片闪片等细腻细节 。 迁移效果清晰、自然 。
目前 ， 美图旗下美颜相机APP已上线基于MakeupGan妆容迁移算法的功能——「一键仿妆」 ， 用户可上传自己的照片 ， 选择心仪的模特妆容进行仿妆操作 。
美图「一键仿妆」现共有60个模特妆容可供选择 ， 妆容风格各有不同 ， 如又纯又欲的果冻妆、复古少女、奶油桃花妆等等 。 此外 ， 更多妆容还在持续更新中 。
我们首先来实测用户图像的实际仿妆效果 ， 这里选择的妆容风格是「复古樱桃妆」 。
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图左：选择的模特妆容；图右：测试用的目标图像 。
用户首先选中想仿的模特妆容 ， 点击「仿妆」选择目标图像 。 美图提供有三种图像风格 ， 分别为经典、原生和MEN ， 下图选择的是经典图像风格；然后 ， 点击「编辑」可实现目标图像的自动美化处理 ， 这时用户可选择「开启高清」 ， 可提升目标图像的肌肤光泽并还原立体五官 。 下图没有选择开启高清；最后点击确认即可生成仿妆后的图像 。
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图左：模特妆容；图中：美化处理后的目标图像；图右：仿妆后的目标图像 。
对于仿妆后的目标对象 ， 用户可以自定义「妆容程度」 ， 实现妆容由淡渐浓 。
最后 ， 用户也可上传自己想要仿的任何妆容 。 这里选择了网络上流行的「宋慧乔妆」 ， 仿妆效果如下所示：
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接下来详细解读妆容迁移技术的研究现状、解决方案以及MTlab的全新妆容迁移算法 。
妆容迁移技术研究现状
妆容迁移是指将目标图上的妆容直接迁移到原图上的技术 。 相比传统贴妆技术 ， 妆容迁移具有极高的自由度 ， 它可以让用户不再局限于设计师设计好的妆容 ， 而是可以自主、任意地从真实模特图中获取妆容 ， 极大地丰富了妆容的多样性 。
此外 ， 妆容迁移技术不仅可以迁移五官妆容信息 ， 还可以对肤色、光影等信息进行整体迁移 。 再加上妆容信息直接来源于真实模特图 ， 因此该技术可以很好地保持妆容的真实度 。
但妆容迁移属于目前较新的研究领域 ， 相比于其他DL研究任务 ， 需要解决以下两个主要问题：


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