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原標題：禿了嗎，頭頂涼嗎？用這款APP匹配個發型去買假發吧不服禿不行。今年冬天的北京，風兒過于喧囂了些，我也著實感受到自己真的禿了——就算平常照鏡子看不到后腦勺，這風一吹，我整個腦袋只有頭頂那塊冷颼颼的。最好的辦法是戴假發，遮丑還保暖。但是呢，去假發店不停試又很尷尬。不過巧的是，剛好美顏相機最近推出了一個叫「發型管家」的功能，主打就是幫人虛擬換發，來幫助妹子們找到適合的發型。具體就是你先拍張自己臉的照片，然后發型管家就會分析你的臉型來匹配最優發型，然后生成圖片。此外，發型管家還提供了知性LOB、雙丸子頭、森系編發等十多種不同風格、不同發色的造型供用戶選擇。我試了一下之后，發現這款產品的最大亮點其實不是那些發型，而是這種毫無PS痕跡的合成效果，堪比微博上的@青紅造了個白。@青紅造了個白做的禿頭鹿晗我先來分成三個難度等級，展示一下發型管家的合成技巧。首先是我自己根據推薦發型合成后的版本：這兩張圖片里，都是只有五官是我本人，妝容、發型和服裝都由發型管家匹配和合成。已經很多年沒有留過短發，也很多年沒有剪過這種短劉海，試了一下發現其實效果還不錯，可以去買同款假發了！畢竟真人留短發，我怕更顯禿。接下來，我找出來一位男同事的渣畫質照片試了一下，就發現……這個人穿女裝還是蠻可愛的嘛，毫無違和感。為了不被打死，就不放出他的原圖了然后我再把難度升級了一下，試了一位香港大佬的照片，換完發型后的效果是這樣的：看上去似乎有那么點油膩？我放出原圖來，你就懂要把他的臉塞進美少女的發型和身體里有多難了！想想以前玩的Faceapp、FaceSwap之類的換臉軟件，里面的合成效果總是有些別扭的地方，能讓人一眼看出來是合成出的照片。這種換臉、換發型的功能，核心技術其實就是五官分割和臉型融合。但是想要像發型管家這樣，能把大佬肥貓老師也成功換上女裝，還得需要臉型分析、姿態分析和美妝技術。再加上美顏相機作為一個擁有上億用戶提供的拍照軟件，可以說是最懂用戶臉型的APP，也給美圖的AI算法提供了支撐和反饋。我從美圖影像實驗室（MTlab）了解到，發型管家的項目其實在2017年8月就啟動了，到12月才正式上線。在前期，發型管家主要是在做調研——去咨詢國內的造型機構，研究什麼樣臉型的用戶適合搭配怎樣的發型，然后把這些數據結合到推薦算法中，最終落實到現在看到的不同發型、發色。但之所以能有現在這樣的呈現效果，可能還是跟MTlab花了大部分時間在效果的調整優化上有關。一開始，還是會經常出現臉型和用戶不吻合的情況。利用同一張原始圖片，下圖左邊是今年9月的換發效果圖，右邊是現在的換發效果圖。可以看出，9月時的版本里，眼睛、嘴巴和皮膚的顏色不太和諧（我猜是因為美圖的「亮眼」功能），而且五官在臉型上的位置似乎有點偏。右邊的效果圖就沒有這些問題，而且在膚色和妝容上都更自然了。每天用著換發功能、拼著賣萌貼紙的精致女孩們不會想到，這些功能背后的MTlab團隊其實是分居在北京、廈門和深圳的100個大老爺們，再加10多個妹子。MTlab成立于2010年，起初是致力于研究與計算機視覺和影像處理有關的新技術。在2012又加入了對機器學習的研究，以及后來的深度學習。簡單講，他們在做的事情，就是把前沿的AI技術應用到產品里。像上面說到的五官分割，就是MTlab的核心技術之一。會通過分析輪廓、遮擋關系、顏色、紋理和形狀等把圖像劃分成幾個區域，從而實現對人像、皮膚、頭發和五官的切割。妹子們使用最多的極智美顏和美妝技術，其實都是通過算法對人臉進行分析，然后根據不同年齡、性別進行個性化的美顏處理，再使用人臉網格技術進行視頻和圖像上妝。就連最常見的「濾鏡」，也是利用卷積神經網絡實現的圖像風格遷移。跟市面上的算法相比，MTlab的MTstlye圖像風格化技術，還能針對畫面中的不同部分進行不同風格的處理。包括之前的畫畫機器人Andy，還有能夠通過圖像分析皮膚、幫你選擇正確護膚品的美圖美妝，都是來自MTlab的作品。其他還有對人臉的分析技術、正面照片重建人臉3D模型的技術等等，能在各類復雜情況下進行人臉檢測、人臉關鍵點和人臉屬性分析，實現更逼真的人像編輯。跟經常出來露面大談特談各種AIlab們不同，美圖的MTlab在媒體上只有一次正式露面，但在CVPR、IJCAI和ICCV等國際學術會議上有過展示。當被問到為什麼比較低調的時候，MTlab的回答是「美圖沒有通過這些形式來獲得資本市場認可的壓力」，也習慣了用產品來說話的務實風格。但在未來，會用更開放的心態促進合作，包括去頂級國際會議上進行學術交流。雖然發型管家上現在只有十幾款女生發型，但我了解到以后還會根據流行趨勢推出更多發型，甚至是男生款。啊，趁男生發型上線之前，可以先用現在的版本試一試身邊的男性朋友穿女裝是什麼樣！

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