美图宜肤推AI测肤:从单次服务到长期资产的价值升级

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10月17日至18日,第五届AMWC China世界美容抗衰老大会上,AI科学测肤品牌美图宜肤正式发布美业AI大模型。该模型以"数据-模型-应用"闭环理念为核心,打破美业测肤领域长期存在的"数据孤岛"现象,让测肤服务从单次检测升级为可长期沉淀的品牌资产。
突破数据割裂困局,三大核心能力打造专属解决方案
早期的皮肤检测技术如同"哈哈镜",仅因光线变化或设备更替,检测结果便会出现显著差异。
这种现象折射出美业测肤领域三大痛点:一是各环节数据各自为政,难以联动沉淀长期价值;二是检测结果稳定性欠佳,用户信任度难以建立;三是定制化能力受限,消费者对个性化方案期待提升,但品牌交付能力难以跟上。
由此,美业测肤陷入"数据孤岛"困境:多数品牌检测数据"用完即弃",消费者单次检测结果被锁定在报告中,无法跨场景连接复用,长期价值难以沉淀。
针对美业测肤领域定制化能力不足的痛点,美图宜肤推出美业AI大模型,通过三大核心能力将测肤从"一次性服务"转化为可沉淀的"长期资产",为品牌提供精准高效的个性化交付支持。

其一是参考图能力:仅需少量参考图,便可快速完成品牌定制化维度训练,大幅缩短交付周期。
其二是动态跟踪能力:可在视频与实时画面中持续追踪检测目标,即便光线、角度、表情变化,也能保持检测精度与一致性。
其三是开放平台定制化能力:搭建的开放平台提供全流程支持,检测维度上凭借少量参考图生成品牌专属维度,模型训练上支持一键批量预标注与数据集沉淀以快速上线小模型,系统接入上通过API/SDK标准化输出实现"即插即用",助力品牌沉淀专属皮肤数据资产。

以往传统AI测肤长期受困于"单点检测"模式:痘痘、斑点、毛孔等维度独立分析,一旦检测环境中光线变化、设备更换,结果差异显著放大,导致用户对检测结果信任度难以建立。
而美图宜肤AI美业大模型将测肤维度从"点"拓展至"面",一次性覆盖30余个皮肤检测维度,且基于大规模异构数据训练,具备跨光线、跨肤质、跨设备的稳定性。

实测数据印证精度优势:综合指标较线上传统算法提升4.99%,其中UV斑检测精度提升11.16%、毛孔检测精度提升10.15%。此外,该模型还支持文本提示分割功能,可精准理解"黄褐斑"等皮肤专业维度提示词并完成分割,突破了其他多模态闭源大模型的普遍短板。
落地多元场景,提升客户竞争力,让皮肤检测更精准
目前,美图宜肤AI美业测肤大模型已在多个真实场景中创造价值,助力客户实现客单价增长。

在痘痘检测场景,通过大模型驱动小模型训练,精准识别痘痘区域,结合报告深度解读,把检测结果转化为顾问可讲、用户能懂的差异化价值,显著提升客单价;在舌诊分割场景,能够对复杂舌象图像进行精准分割和识别,快速生成个性化的诊断分析结果,帮助客户在短时间内即可推出定制化服务,实现交付效率和客单价的双重提升。
在动态纹检测场景,只需第一帧作为参考帧,即便表情连续变化,也能完成对动态皱纹的精准识别,帮助客户快速推出差异化的美容护理服务,显著提升客单价。
数据显示,美图宜肤的AI测肤解决方案已覆盖全球25个国家和地区、服务超过4500多家门店,成功为资生堂、雅诗兰黛、LVMH集团、爱茉莉太平洋集团等国际美妆巨头提供AI测肤解决方案。
据美图宜肤透露,未来将从三方面推进:技术突破上,持续扩充数据并训练更强基础模型,引入显微影像、生物医学图像等多模态信息以增强泛化能力,实现从"现在诊断"到"未来预测"的跨越,预测老化趋势与疾病风险;价值沉淀层面,不断积累全球领先皮肤数据库,借助迁移学习和模型自动标注提升模型精度与交付效率,最终为用户提供更精准、个性化的护肤体验;开放合作方面,将通过定制化模型、API及SDK等方式,助力行业伙伴快速接入。
美图宜肤相关负责人表示,美业AI大模型助力美容顾问更专业,消费者的"美丽管理"更系统。同时,期待与行业伙伴携手共筑行业标准,搭建"数据-模型-应用"的长期价值,让皮肤检测更精准。
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