实时美颜算法实现流程
常见的美颜实现步骤如下：
1、采取具有保边效果的滤波算法对图像进行模糊处理
这里所说的滤波算法，可以选择双边滤波、表面模糊或导向滤波等，在这里需要注意选择高斯模糊是不太行的，这里的运算速度会直接影响后期的美颜速率。
2、用肤色检测的算法保护非皮肤区域
3、将模糊之后的图像和原图进行图像融合
这一步可以采用基于alpha的图像融合，主要是为了增加美颜后人像皮肤的质感，避免美颜后出现失真的效果。
4、将融合后的图像进行锐化处理。
为了使美颜后的图像或视频更加清晰有质感，可使用锐化强化边缘。
实时美颜基于什么才可以实现
在这里需要提到关于GPUimage相关的内容，是一个开源且基于GPU的图片或视频处理框架，其本身内置了多达120多种常见的滤镜效果，这样一来要想实现实时美颜只需要在其中添加几行代码就可以实现了。
实时美颜中的磨皮效果如何实现
1、在实时美颜技术中经常会提到高斯模糊，它的像素点取值是由周边像素点求加权平均得出的，而权重系数是像素之间距离的高斯函数，即距离越小权重系数越大。
2、为了保证终所实现的美颜效果，单纯只使用高斯模糊那么终实现的磨皮效果并不够完美，主要的是高斯模糊只注重了像素间的距离关系没有注重像素值本身之间的差异。
3、相比起起来，双边滤波的效果在人脸细节部分保留的更好一些，所以大部分开发者会选择以双边滤波为磨皮的基础算法。
实时美颜算法存在怎样的优势
1、可以满足多种对实时性要求较高的应用场景，如直播应用场景。实时美颜可以快速实现用户（主播）的美颜需求，即使是在直播过程中也可以很好的保证美颜质量和效果。
2、除了直播应用场景外，短视频应用场景虽然对实时性要求不高，但是在视频拍摄过程中用户也会有一小段时间需要进行实时美颜拍摄，为了有效的提高用户体验，实时美颜技术是非常必要的。
