美图宜肤:在化妆品应用领域,AI前途无量

时尚   2024-12-24 20:16   湖北  


AI,从幕后走向台前。


2024年,AI相关研究包揽了诺贝尔化学奖和物理奖。如今,AI技术作为一种新的生产要素,已经贯穿到美妆行业各个环节之中。美图公司旗下的AI测肤品牌美图宜肤,致力于向全球护肤品牌提供专业测肤解决方案,它对于AI与大数据的基础研究以及实际应用,已经颇有心得。

12月18日,在2024化妆品报年会的“唯美讲堂”上,美图宜肤的两位主讲人发表了主题为“AI与大数据在化妆品行业的应用”的演讲,以下为演讲实录。

AI帮助品牌和消费者更了解抗衰
Siying是美图宜肤的智能驱动战略总监,他表示:“我们(美图宜肤)做的事情是把复杂的皮肤科学,转化为浅显易懂的测肤报告,我们也为一些企业提供持续稳定的服务,以提高他们的转化率与品牌忠诚度。”
△美图宜肤智能驱动战略总监Siying
要想让科学“浅显易懂”,AI的算法研究功不可没。Siying介绍了一个算法上线的过程,首先是对某一皮肤问题进行定义,之后会联系专家学者和皮肤科医生,进行大量数据标注、校验。在收集完这些信息后,便进入正式的算法研发过程,训练算法、验证算法。验证完成后再对算法进行上线。
“AI在皮肤分析与诊断中的优势在于处理复杂数据的能力、自动化特征处理、持续学习与泛化能力。”Siying说。在AI与大数据具体应用方面,他举了两个例子。
第一个例子是有关衰老的关键时间节点。美图宜肤采集了40万份报告,这些报告来自拥有不同年龄和不同生活习惯的人。经分析后发现,口角纹、眉间纹、泪沟,其实往往要在30岁后期才出现,一直到50岁后期稳定下来。而有些皱纹则会出现得较早,譬如法令纹和鱼尾纹,它们在26岁早期就已开始出现。
“衰老的关键时间节点”有利于品牌针对不同年龄阶段的抗衰需求“对症下药”,而美图宜肤肤色检测的新算法,则对于品牌开发底妆能够起到直接助力。
在检测肤色时,传统算法是对眼部等区域进行切割,形成裁切层,并将头发或其他干扰区域“抠除”,排除这些异常区域后,再根据肤色进行计算。往往无法有效区分与肤色接近但存在差异的区域(如敏感肌、色斑、雀斑等),从而导致结果偏差。同一用户若头部姿势稍有偏移,统计结果可能前后不一致,缺乏稳定性。
而结合AI和大数据,美图宜肤改良了传统算法。他们以STDC Net为主干,引入通道注意力机制,让模型聚焦于肤色的关键特征区域,使用精细的皮肤瑕疵分割mask来过滤痣、斑、痘等皮肤问题。
结合肤色检测的新算法,美图宜肤可以利用AI和大数据帮助品牌方研发底妆色号。品牌可以将底妆液样品邮寄给美图宜肤,美图宜肤进行色值统计,之后再运用AI模型进行泛化肤色检测,最后使用色彩学科内最新的色差公式CIEDE-2000计算肤色值和底妆色值的色差。色差最小的就是最佳匹配色号。

底妆推荐可以在门店通过AI测肤仪直接进行。AI测肤仪是一个日益增长的市场,目前除了底妆推荐外,还能结合大数据检测消费者皮肤问题,后者可能是更主流、也更有前景的AI与美妆结合的方向之一。有趣的是,Siying提到,相比专柜人员,消费者更愿意相信AI测肤仪。可能是因为专柜人员总令人联想到“导购”,而AI测肤仪在检验皮肤问题和提供护肤方案方面,似乎显得更不偏不倚。

从眼部抗衰到动态纹研究

AI揭示了护肤奥秘
Fudi是美图宜肤首席皮肤科学研究员,她强调了消费者洞察对于化妆品行业的重要意义,“洞察消费者需求,为原料开发提供新靶点,进而为新维度产品提供方向性指导。”
△美图宜肤首席皮肤科学研究员Fudi
Fudi分享了大数据分析面部衰老数据队列的构建,以河北冀东数据集为例,介绍了采集队列及采集方法。随后,她展示了美图宜肤研发的面部数据采集设备“宜肤V”,该设备基于AI技术,能够20s内同时采集面部二维及三维数据,具有多角度3D成像、可调光源参数等功能。
Fudi随即介绍了利用宜肤V采集受试者面部图像后,利用AI大模型,构建面部衰老训练数据集的过程,并对AI模型评测护肤品使用功效的原理进行了解释。
通过上述方法采集的大数据,进行分析后可以得出一些有趣的信息。比如男性衰老的时间点,比女性更早,因而男性更应该注重面部护理。
当人们在去医院体检抽血时,医院会根据体检结果,列出血液健康指标范围和标准,“但对于皮肤衰老,并没有这样的标准。”Fudi介绍,美图宜肤致力于通过AI和大数据,建立皮肤衰老标准。这样消费者在进行面部衰老检测时,就可以根据“面部衰老数值”,找到对应的年龄范围,从而确定自己是否属于正常范围,根据结果,品牌就可以进行更精准的护肤指导。
经过长期的用户服务与AI分析,Fudi及其团队还发现,“显龄”的关键其实在于眼睛。“我们发现眼袋、鱼尾纹、泪沟与视觉年龄密切相关。这三个特征的显著增加会导致我们的视觉年龄上升。”她说。AI利用面部区域训练感知年龄评测模型,眼部区域得到的结果最准确,这其实就为护肤品牌强调眼部护理进行了验证,是眼霜等产品开发过程中的理论背书。
最后,Fudi对团队的近期项目进行了“剧透”。目前业界对面部动态皱纹并没有形成量化标准,美图宜肤正在利用深度学习和大模型技术,对动态纹进行研究。在现场展示的视频中可以看到,在眨眼的一瞬间,视频模特的眼周出现了明显的皱纹,而在眼睛静止状态下,这些皱纹消失了。面对“来去无踪”的面部动态皱纹,AI和大数据的优势得以显现。
美妆产业是一个对时尚和科技极为敏感的行业,通过美图宜肤两位主讲人的介绍,我们可以看到AI已从幕后走到台前。未来,AI和大数据在化妆品行业的应用也将更加广泛与深入,以润物细无声的方式赋能产业,助力品牌,帮助消费者。
文字整理:李嘉馨
编辑:杨敬玲


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