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颜色查找表 。 在左边找到输入的颜色 ， 在右边对应位置找到输出的颜色 ， 即可完成美白 。 来源：AI科技大本营
此外 ， 脸部器官的美型就是基于人脸关键点 ， 识别出了不同的器官 ， 然后对各个器官实施不同的形变调整策略（眼睛变大、鼻翼变小等等） 。 而美妆处理也需要基于人脸关键点 ， 对嘴唇、脸部等不同部位采取不同的渲染手段 。
而人物形象动漫化 ， 或迁移到其它风格 ， 一般来说 ， 基于机器学习算法（比如对抗神经网络GAN）可以很好的实现 ， 感兴趣的朋友可以继续探索 ， 在这里就不再详述啦 。
05
声音也想被捕捉特征
正当小编准备收工 ， 这时候传来了一个声音——
（声音：“难道我不配被捕捉特征的吗？”）
在一篇无声的推送里 ， 想要展示一段声音 ， 那必然是这样的：
声音的时域波形图 。 上面为女声 ， 下面为男声 。
来源：知乎@DBinary
相比较肖像而言 ， 声音的特征其实还是比较简单的 。 它没有眼睛鼻子耳朵嘴巴 ， 而是一个又一个“循环出现的小波”——如上图框线中所示——这就是声音的内部结构“基波” 。 基波的时域长度被称作“基音周期” ， 其倒数为基音频率 。 在上图中 ， 女声的基音周期约为2ms ， 男声的基音周期约为5ms 。
现在很多变声软件都能实现“男变女”、“大叔变萝莉”了 ， 而其核心原理 ， 便是重建原始声音的声波形状 ， 使之尽可能地接近目标声音的波形 。 这在“时域波形图”下很难实现 ， 需要通过傅里叶变换得到“频域波形图”——
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声音的频域波形图 。 左边为女声 ， 右边为男声 。
来源：知乎@DBinary
频域波形图展示了声音的更多细节 。 它由一系列亮线组成 ， 频率从下往上依次增高 ， 颜色越亮表示能量在这个频率越集中 。 最底部的亮线代表的是基音频率 ， 这根线也最亮 ， 说明基波的确是声音的主要特征 。 其往上数 ， 依次是第一泛音、第二泛音……原来除了基波 ， 还有别的频率的声波在刻画一个声音 。
上面的两张图片说明 ， 男声频谱图的亮线较女声的更加密集 ， 且基音频率更低 。 这与男女声的频谱范围数据是一致的——男声频率范围更小 ， 且频率更低 。
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男女声的频谱范围（单位：Hz）
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