10月17-18日，在第五屆AMWC China世界美容抗衰老大會(huì )上，AI科學(xué)測膚品牌美圖宜膚正式發(fā)布美業(yè)AI大模型。該模型以“數據—模型—應用”閉環(huán)理念為核心，打破美業(yè)測膚“數據孤島”，讓測膚服務(wù)從一次性檢測邁向長(cháng)期可沉淀的品牌資產(chǎn)。
打破“數據孤島”困境，三大核心能力打造“專(zhuān)屬方案”
早期皮膚檢測技術(shù)如同“哈哈鏡”，僅因光線(xiàn)變化或設備更換，檢測結果便出現顯著(zhù)差異。
這一現象折射出美業(yè)測膚領(lǐng)域三大核心痛點(diǎn)：一是數據割裂，各環(huán)節數據各自為戰，難以聯(lián)動(dòng)沉淀長(cháng)期價(jià)值;二是精度不足，檢測結果穩定性欠佳，用戶(hù)信任度難以建立;三是定制化能力受限，消費者對個(gè)性化方案期待提升，但品牌交付能力難以跟上。
由此，美業(yè)測膚陷入“數據孤島”困境：多數品牌測膚數據“用完即棄”，消費者單次檢測結果被鎖定在報告中，無(wú)法跨場(chǎng)景連接復用，長(cháng)期價(jià)值難沉淀。
針對美業(yè)測膚領(lǐng)域定制化能力不足痛點(diǎn)，美圖宜膚推出美業(yè)AI大模型，通過(guò)三大核心能力將測膚從“一次性服務(wù)”轉化為可沉淀的“長(cháng)期資產(chǎn)”，為品牌提供精準高效的個(gè)性化交付支持。
一是參考圖能力(Few-shot定制)：僅需少量參考圖，便可快速完成品牌定制化維度訓練，大幅縮短交付周期。
二是動(dòng)態(tài)跟蹤能力(所見(jiàn)即所測)：可在視頻與實(shí)時(shí)畫(huà)面中持續追蹤檢測目標，即便光線(xiàn)、角度、表情變化，也能保持檢測精度與一致性。
三是開(kāi)放平臺定制化能力：搭建的開(kāi)放平臺提供全流程支持，檢測維度上憑少量參考圖生成品牌專(zhuān)屬維度，模型訓練上支持一鍵批量預標注與數據集沉淀以快速上線(xiàn)小模型，系統接入上通過(guò)API/SDK標準化輸出實(shí)現“即插即用”，助力品牌沉淀專(zhuān)屬皮膚數據資產(chǎn)。
此前，傳統AI測膚長(cháng)期受困于“單點(diǎn)檢測”模式：痘痘、斑點(diǎn)、毛孔等維度獨立分析，一旦檢測環(huán)境中光線(xiàn)變化、設備更換，結果差異顯著(zhù)放大，導致用戶(hù)對檢測結果信任度難以建立。
而美圖宜膚AI美業(yè)大模型將測膚維度從“點(diǎn)”拓展至“面”，一次性覆蓋30余個(gè)皮膚檢測維度，且基于大規模異構數據訓練，具備跨光線(xiàn)、跨膚質(zhì)、跨設備的穩定性。
實(shí)測數據印證精度優(yōu)勢：綜合指標較線(xiàn)上傳統算法提升4.99%，其中UV斑檢測精度提升11.16%、毛孔檢測精度提升10.15%。此外，該模型還支持文本提示分割功能，可精準理解“黃褐斑”等皮膚專(zhuān)業(yè)維度提示詞并完成分割，突破了其他多模態(tài)閉源大模型的普遍短板。
落地多元場(chǎng)景，提升客戶(hù)競爭力，讓皮膚檢測更精準
目前，美圖宜膚AI美業(yè)測膚大模型，已在多個(gè)真實(shí)場(chǎng)景中創(chuàng )造價(jià)值，助力客戶(hù)實(shí)現客單價(jià)增長(cháng)。
在痘坑檢測場(chǎng)景，通過(guò)大模型驅動(dòng)小模型訓練，精準識別痘坑區域，結合報告深度解讀，把檢測結果轉化為顧問(wèn)可講、用戶(hù)能懂的差異化價(jià)值，顯著(zhù)提升客單價(jià);在舌診分割場(chǎng)景，能夠對復雜舌象圖像進(jìn)行精準分割和識別，快速生成個(gè)性化的診斷分析結果，幫助客戶(hù)在短時(shí)間內即可推出定制化服務(wù)，實(shí)現交付效率和客單價(jià)的雙重提升。
在動(dòng)態(tài)紋檢測場(chǎng)景，只需要第?幀作為參考幀，即便表情連續變化，也能完成對動(dòng)態(tài)皺紋的精準識別，幫助客戶(hù)快速推出差異化的美容護理服務(wù)，顯著(zhù)提升客單價(jià)。
數據顯示，美圖宜膚的AI測膚解決方案已覆蓋全球25個(gè)國家和地區、服務(wù)超4500多家門(mén)店。成功為資生堂(Effectim等品牌)、雅詩(shī)蘭黛、LVMH(DIOR等品牌)、愛(ài)茉莉太平洋集團等國際美妝巨頭提供AI測膚解決方案。
據美圖宜膚透露，未來(lái)將從三方面推進(jìn)皮膚檢測：技術(shù)突破上，持續擴充數據并訓練更強基礎模型，引入顯微鏡影像、生物醫學(xué)圖像等多模態(tài)信息以增強泛化能力，實(shí)現從“現在診斷”到“未來(lái)預測”的跨越，預測老化趨勢與疾病風(fēng)險;價(jià)值沉淀層面，不斷積累全球領(lǐng)先皮膚數據庫，借助遷移學(xué)習和大模型自動(dòng)標注提升模型精度與交付效率，最終為用戶(hù)提供更精準、個(gè)性化的護膚體驗;開(kāi)放合作方面，將通過(guò)定制化模型、API及SDK等方式，助力行業(yè)伙伴快速接入。
美圖宜膚相關(guān)負責人表示，美業(yè)AI大模型助力美容顧問(wèn)更專(zhuān)業(yè)，消費者的“美麗管理”更系統。同時(shí)，期待與行業(yè)伙伴攜手共建行業(yè)標準，搭建“數據-模型-應用”的長(cháng)期價(jià)值，讓皮膚檢測更精準。
