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能不能针对画面里的每个人物分别美颜?可以,而且不用一张脸一张脸地抠

合影里同一套美颜很难适合每个人。教你给每个人单独设置肤质、妆容和脸型,以及为什么脸糊的画面要先修复再美颜。

要点速览

  • 一套美颜参数套在所有人脸上,很难每个人都合适:肤质、年龄、妆容和每个人想要的样子都不一样。
  • 分人美颜会先认出片段里出现了哪些人,再让你给每个人单独设置效果。
  • 脸发糊、有噪点时,先修复再美颜;直接给模糊的脸磨皮,只会得到一团光滑的模糊。
  • 下手要轻,改变别人的样子之前先问一声,尤其是脸型。
  • 传统剪辑软件也能做,办法是每张脸单独画一个跟踪遮罩;AI 工具会替你完成跟踪。

可以,视频里每个人都能用不同的美颜。工具会先找出整段片段里出现了哪些人,然后你选中某个人,给这个人单独设置肤质、妆容和脸型,其他人保留各自的设置,或者原样不动。

这解决了合影里最常见的问题:适合一个人的参数,放在另一个人脸上就显得像打了蜡、妆太重。本文会讲清什么时候需要分人美颜、用 AI 和手动分别怎么做、为什么脸糊的画面要先修复,以及修到哪里该停。

目录

  1. 为什么一套参数不适合所有人
  2. 该选哪种方法?
  3. 方法 1:用 AI 给每个人单独美颜
  4. 方法 2:手动给每张脸做跟踪遮罩
  5. 美颜之前,先修复模糊的脸
  6. 在 KwaFlux 里怎么做
  7. 问题排查
  8. 修到哪里该停
  9. 常见问题

为什么一套参数不适合所有人

分人美颜,是指在同一段视频里给不同的人使用不同的美颜设置,而不是所有人脸共用一套。 只要画面里的人各不相同,它就有用:

  • 肤质。 一个人有痘印,一个人有细纹,第三个人什么都不用修。为了去痘开得很强的磨皮,会把本来不需要处理的皮肤抹平。
  • 妆容。 已经化了妆的人再加口红,会显得妆太浓;素颜的人可能正需要。
  • 年龄和风格。 年长的受访者适合轻度、保留质感的精修;主持人也许适合更亮一点的风格。男性和女性想要的风格往往也不同。
  • 本人意愿。 有些人根本不想被美颜。

常见场景包括:两位嘉宾的访谈、婚礼和家庭视频、情侣 vlog、多人产品演示,以及有连麦嘉宾的直播回放。

该选哪种方法?

方法怎么做适合局限
AI 分人美颜先扫描出现的人,再每人一套参数多人、长片段、人物会移动很小、侧脸或被遮挡的脸可能识别不到
每张脸一个跟踪遮罩画遮罩、跟踪、在遮罩内美颜,每人重复一遍想要全手动控制慢;转头时跟踪容易跑掉
所有人脸一套参数每个人都用同样的美颜只有一位出镜者,或一群人都要同样轻度的效果没法把某个人排除在外

方法 1:用 AI 给每个人单独美颜

大致流程如下(KwaFlux 也是这样,具体步骤见后文):

  1. 扫描片段。 工具会在整段片段里找出不同的人,而不只看一帧,所以有人转过身再转回来,仍然算同一个人。
  2. 从一排头像里选一个人。
  3. 设置这个人的效果:肤质、妆容、精修风格、五官和脸型。
  4. 再选下一个人,给这个人单独一套。没碰过的人保持原样。
  5. 在几个人同框的片段预览,然后导出。

方法 2:手动给每张脸做跟踪遮罩

在支持遮罩和运动跟踪的剪辑软件里,比如 DaVinci Resolve,可以一张脸一张脸地做:

  1. 在第一张脸周围画一个形状,在整个镜头里跟踪它。
  2. 只在这个形状内部做柔化或调色。
  3. 给下一个人新建一层或一个节点,重复上面的步骤。

DaVinci Resolve Studio 的“面部精修”(Face Refinement)能自动完成其中一部分,但它是一个节点只处理一张脸:每个人都要单独加一个节点,而且头转到侧面时跟踪可能丢失。片段长的话,要做好手动修跟踪的准备。

美颜之前,先修复模糊的脸

美颜效果是为比较清楚的脸设计的。脸本身发软、有噪点或被压缩得很厉害时,磨皮会把仅剩的一点纹理也抹掉,结果像塑料。所以顺序是:

  1. 先修复片段:降噪、提升清晰度、修复面部细节。
  2. 再美颜修复后的片段。

修复人脸和美颜不是一回事。修复是把被模糊和压缩丢掉的细节重建出来,比如眼睛、睫毛、唇线;美颜是在这张更清楚的脸上调整肤质和妆容。

在 KwaFlux 里怎么做

第 1 步:如果脸发糊,先修复片段。 导入视频。如果画质检测显示清晰度或纯净度偏低,打开画质修复,应用智能修复,它会在降噪、提升清晰度的同时自动修复人脸。导出后,结果会作为新版本挂在原素材下,原片保留。下一步就用这个修复后的版本。

第 2 步:选择作用对象。 打开 AI 美颜。在作用对象里选择:

  • 所有人脸:不用选人,每张脸都用下面这一套。
  • 分别调整:KwaFlux 会扫描片段,认出出场的人。扫描完成前不能调整效果。

第 3 步:选中一个人。 扫描完成后,每个人会以头像形式列出(人物 1、人物 2……),并显示出现的次数。点一个头像,预览会跳到有这个人的画面,接下来设置的效果只属于这个人。

第 4 步:给这个人设置效果。 按需要叠加:

类别效果
肤质优化磨皮、去痘、去斑、去红血丝、去黑眼圈、去眼袋、去皱纹、去油光、红润、质感、小麦色
妆容口红、唇彩、雾面唇(口红色号有豆沙、正红、裸粉、珊瑚、紫红莓果等)、腮红、眉形、眼影、眼线、睫毛、修容、粉底,以及淡妆等整妆和卸妆
整体精修清雅、影棚、净透、水光、明艳等精修风格,性别风格可选自动(逐脸判别)、女性或男性
五官微调长睫毛、细眉、浓眉、唇珠、酒窝
脸型调整瘦脸、大眼、瘦鼻、丰鼻、丰唇
染发金棕、赤褐、灰金等发色

每个效果都有强度滑杆。去痘这类针对具体问题的效果,只处理脸上已有的问题:没有痘的脸几乎不会变化,这不是失效。想美白提亮,就用明艳精修风格(肤色更亮,眉眼更精致)或净透(肤色干净通透),再叠加粉底让肤色更均匀。

第 5 步:换到下一个人。 点另一个头像,设置这个人的效果。单独调整过的人会有已单独调整的标记。随时点回来,就能回到那个人的那一套参数。

第 6 步:预览并导出。 在几个人同框的地方预览 1、3 或 5 秒,对比效果。好几个 AI 效果要逐帧计算,效果叠得越多,导出越慢。

如果扫描没找到稳定的人物,比如片段很短或脸很小,KwaFlux 会提示你,并把效果作用到所有人脸上。可以点重新扫描,或者改用所有人脸,给大家一套轻度的共同效果。

问题排查

问题可能原因处理办法
同一个人被列了两次角度、光线变化很大,或戴了眼镜给这两个条目设成相同的参数
某个人没被列出来脸太小、是侧脸,或出镜时间很短用“所有人脸”给一套轻度效果,或者接受现状
美颜后的脸像塑料在发软、有噪点的脸上开了很强的磨皮先修复;调低磨皮,加一点质感
妆看起来叠了两层这个人本来就化了妆给这个人用更淡的妆,或者不加
运动时脸型在晃动快速转头时脸型参数开得太大脸型调整保持低强度,或者不用
导出很慢逐帧计算的 AI 效果太多去掉变化不大的效果

修到哪里该停

  • 先问一声。 给别人美颜,尤其是改脸型,会改变别人呈现给观众的样子。先征得本人同意;新闻、纪录片和证据类画面里的人不要美颜。
  • 保留本来面目。 去掉痘印和倦容即可,别把人修成另一个人。
  • 有的人轻一点,有的人不动,往往是最自然的结果。见AI 美颜精修风格怎么选。

结语

多人同框的画面,一套美颜参数不够用。先修复发糊的脸,扫描片段,每个人只加各自需要的效果,不想被美颜的人就保持原样。自然的效果是几处轻轻的修饰,而不是一套很重的滤镜。

让画面里每个人都有自己的样子

KwaFlux 的 AI 美颜能认出视频里的每个人,并在你自己的电脑上按各自的参数分别美颜。媒体文件不会为了处理而上传。可在 Windows 10(64 位,1809 或更新版本)、Windows 11,以及搭载 Apple Silicon 的 macOS 12 或更新版本上运行。导入文件和浏览应用都不需要账号。仅在导出、转换、文件修复和从链接下载文件时需要登录并购买付费方案。

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下载 KwaFlux,付费前先用自己的素材免费预览效果——无需注册,在你的 GPU 上处理,处理不需要上传媒体文件。 视频预览可选 1、3或5 秒;防抖预览可选 5、15或30 秒。

常见问题

一个视频里能给不同的人用不同的美颜吗?

能。支持分人美颜的工具会认出片段里的每个人,并为每个人单独保存一套参数。用传统剪辑软件的话,就给每张脸单独做一个跟踪遮罩。

合影视频怎么只给一个人美颜?

选中这个人,只给这个人设置效果,其他人不加任何效果。用遮罩的话,只跟踪这张脸,并把效果限制在遮罩内。

为什么给模糊的脸美颜,反而更难看?

因为磨皮会把发软的脸上仅剩的纹理抹掉,看起来像打了蜡。先修复模糊和噪点,再轻度美颜。

人转头时,美颜还跟得上吗?

大多数情况下跟得上。正脸和四分之三侧脸效果好;全侧脸、用手挡脸和很小的脸会难一些。头部转动很快的片段,不要开很强的脸型调整。

给视频里的其他人美颜,合适吗?

通常可以,前提是对方同意。在个人或宣传视频里做轻度的皮肤修饰很常见,但未经同意改变别人的五官,对对方不公平,在新闻和纪录片里也不可接受。

参考资料

  1. Blackmagic Design, "DaVinci Resolve Studio 20 Features" (Face Refinement listed as a Studio feature) (2026-10-27 查阅)
  2. Blackmagic Design Forum, "Face Refinement - multiple face" (one Face Refinement per face, parallel nodes) (2026-10-27 查阅)
  3. Society of Professional Journalists, "SPJ Code of Ethics" (avoid distorting visual information; label altered images) (2026-10-27 查阅)
  • 教程
  • 人工智能

KwaFlux 作者兼编辑。文章经 KwaFlux 编辑部审阅,依据产品调研记录与公开发布的规格。