深度学习实战63-利用自适应混合金字塔网络实现人脸皮肤美颜效果，快速部署与实现一键美颜功能
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战63-利用自适应混合金字塔网络实现人脸皮肤美颜效果，快速部署与实现一键美颜功能。在本文中，我将介绍一种新颖的自适应混合金字塔网络(ABPN)，该网络可以实现对超高分辨率照片的快速局部修饰。该网络主要由两个组件组成：一个上下文感知的局部修饰层(LRL)和一个自适应混合金字塔层(BPL)。
LRL被设计用于在低分辨率图像上实现局部修饰，充分考虑全局上下文和局部纹理信息，然后借助所提出的自适应混合模块和细化模块，BPL逐步将低分辨率结果扩展到更高分辨率，我们的方法在两个局部照片修饰任务上远远优于现有方法，并在运行速度方面表现出色，在单个NVIDIA Tesla P100 GPU上实现对4K图像的实时推理。
一、人脸美颜的现状
目前人脸美颜主要是通过软件或应用程序对人脸进行美化处理，美颜软件有photoshop,抖音自带美颜、美图秀秀，无他，轻颜等软件，美颜主要包括皮肤美白、磨皮、瘦脸、大眼等功能。目前，人脸美颜已经成为智能手机摄影和社交媒体应用的常见功能之一。
为什么大家都像美颜？人们想要美颜的原因有很多，首先，美颜可以帮助人们隐藏面部缺陷和瑕疵，使自己看起来更加美丽。其次，美颜可以增强自信心，提升自尊心。此外，社交媒体的普及也推动了人脸美颜的需求，因为人们希望在发布自己的照片时呈现最佳的形象。
人脸美颜的需求量非常大。随着智能手机的普及和社交媒体的快速发展，越来越多的人开始重视自己的形象，并在拍照和分享照片时使用美颜功