明星逃不过生图？这个锅谁来背
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不知道从什么时候开始，艺人生图曝光、线下颜值崩塌这样的翻车事故成了大家眼里见怪不怪的事情。
在这个人手一部智能手机的时代，磨皮美白加瘦脸，颜值提升三板斧，美颜对容貌的过度美化，乃是人人皆知的公开秘密。
吊诡的是，大伙还是在不知不觉中被屏幕中一张张趋近完美的面孔所感染，也就难怪看到真人之后所产生的落差感了。
作为这背后的始作俑者，这些影视后期战线的筒子们可能是除了化妆师之外极少数知晓明星皮肤状况的人了，非常遗憾，这项工作成果的卓越之处几乎无法被公开展示。不过对于吃瓜群众们来说，下面的文字至少可以让你更深入的了解到在每一个光鲜的形象背后到底发生过什么。
数字美颜，专业影像制作领域的标准称谓：Skin Retouching，或者Beauty，以提升人物外观形象为己任。
狭义说就是大家最熟悉的磨皮／美白，更广义说，包括了五官增强、数字美妆、瘦脸瘦身，甚至是改变年龄，变老或是变得更年轻，特殊的情况比如改变艺人发色、擦除纹身等等，都可以算到这个范畴里来，对于处理数字图像的后期工作者，几乎是人人都会遇到的问题。
罗马非一日之功，早在磨皮在诞生之初只是少数人享有的高端技术。
在视频领域，最早产生磨皮（Skin Retouching）需求出现在90年代末音乐录影带MV和广告，需要昂贵的硬件和资深的后期艺术家才能完成，基本上只有像牛姐、小甜甜这些少数顶流艺人的MV才会进行这项工作。
即便如此。早期的磨皮思路就是像素模糊，结果其实并不完美，真实度非常有限，只是当时SD标清电视信号的分辨率非常低，大约只有HD高清1080p不到一半，所以大家并不觉得是个问题。
这个事到了数字年代，问题就变得棘手了，高解析力的镜头，动辄4K的超大分辨率，出镜者几乎等于被放在放大镜下观察，景别稍微紧一点皮肤任何微弱的瑕疵都会一览无余。
模糊像素的老办法应对这种情况就非常吃力了，完成的结果一个字：假，在很长一段时间里，很多影视作品都是这个套路下的产物，也最受吃瓜群众诟病，人物面如白纸，细节全无。
那视频能不能像平面修图那样去磨皮呢？
在平面修图领域，磨皮的精度／完成度显然要高的多，“频率分离” “中性灰磨皮” “分通道处理”都是业内从业者熟练掌握的技能，同样的处理思路和精度，在视频里实现并不是一件容易的事，人物的运动，摄影机的调度，光线的变化，都为视频磨皮增加了难以想象的难度。
在更先进的工具出现以前，一种在视频中模拟平面修图的“频率分离”磨皮思路的新方法出现了。
所谓“频率分离”，就是将皮肤分成高频（high frequency）和低频（low frequency）两个部分。低频是皮肤细节密度较低的部分，高频是皮肤细纹、肌理等高密度细节部分，需要保留的地方。通过高低频的配合，可以在磨皮的同时保留足够过的细节，而不是像老办法磨皮的同时也消除了皮肤的纹理，很显然这个方法要聪明的多。
具体实现的方式巧妙利用了达芬奇节点和合成模式的方式，看起来有些复杂和烧脑，不过总算是把平面修图的一些理念移植到了视频领域。
“频率分离”在视频磨皮中的应用展示
到了15.2版本，达芬奇全新的美化（Beauty）工具，以“频率分离”为设计理念，用更快捷的方式帮助用户实现更真实的磨皮效果，结果和效率都显著提升，只要不是极端情况，再加上一些精细化的操作能实现几乎很完美和真实的肤质。
因此随着技术的成熟，影视作品因为磨皮失真翻车的吃瓜机率是越来越小了。而这样的结果你只需要一台笔记本电脑和一个正版达芬奇调色软件就可以实现，不得不说是技术和时代的进步。
除了达芬奇，其他的软件和第三方插件也在不断的提升数字美颜的品质边界。更多操作便捷、效果一流的技术和方法也在不断涌现。
采用了来自Mocha的业界最强跟踪技术， CoreMelt的最新产品PaintX，支持FCPx，如同PS液化般方便的瘦脸和智能跟踪匹配秒杀无数同类产品。
BorisFX的Silhouette Paint，业界最强的画笔及Roto工具，提供第三方插件借口，支持AE／Nuke／达芬奇等软件，可以帮助用户对于严重的面部瑕疵进行工业级高品质的修复和提升。
对人物皮肤的纹身／严重疤痕等进行擦除和修复
最新的Adobe Content-aware Fill 工具，可以帮助用户将AE与Photoshop 的工作流无缝协作，也就是说在Photoshop里的磨皮方法可以直接作用在视频中了。
除此之外，值得关注的技术还包括AI人工智能算法已经开始介入影视制作，对面部瑕疵的智能识别、人物识别智能Roto、快速换脸，面容逆龄化等操作都可能变得触手可及。
可以预见我们不需要太久的等待，数字美颜将更加突破想象的边界。