最近看到網上很多關於高低頻磨皮的，但是大多講的都是如何如何的設置參數，並沒有從原理的角度深入的剖析一下。個人覺得一個好的教程，不僅要讓小夥伴們知道如何做，更應該分享這麼做的道理來，今天就來花個稍微大的篇幅來剖析一下高低頻深層次的原理。
核心工具：高斯模糊、應用圖像。難點：應用圖像。
什麼是高低頻？相信我們在物理課上都學過，低頻信號就是波長比較長的信號，可以理解為人面部的光影結構，高頻信號就是波長較短的信號，理解為人臉部的毛孔等細節部分。所以人臉部是高頻和低頻相結合的產物。我們既要保持人臉部的光影結構，又要還原人臉部的毛孔等細節做到更加的逼真。
我們先來做，然後一步步的解釋為何要這樣做。
首先我們還是大致的用修復畫筆把人臉部的比較突出的痘痘去掉，可以建立黑白觀察圖層，調整紅色和黃色讓面部的痘痘更明顯，這是因為人物的膚色是偏紅色和黃色，調節這兩個顏色效果好。
結束後我們可以先把這個黑白觀察層刪除掉，連續複製兩層，取名高低頻。
這裡我們就進入正題，先關掉高頻的小眼睛，對低頻執行模糊-高斯模糊。
先來解釋這一步，這一步非常的重要，重要在模糊的程度。要解釋這個必須來提一下高頻我們要做什麼。其實就是用高頻圖層的數值去減去低頻圖層的數值以此來得到人臉部的細節。那麼如果我們對低頻模糊的太低，兩個圖層運算的結果數值就非常的小，那麼得到細節就會非常的差，反之如果我們模糊的太過，雖然能得到好的效果，但是就會破壞人面部的光影結構。
這裡模糊的程度就是保留臉部緩慢變化的部分，剛剛看不到皮膚細節為止。
我們接著對高頻進行處理，選擇圖層-應用圖像。這裡就有點複雜了，我們先來解釋應用圖像。
應用圖像就是選中的當前圖層和其他的圖層，通過一定的混合模式進行運算，然後輸出到你選中的圖層上去。
這裡我們選中的是高頻圖層，那麼我們要選一個其他的圖層參與運算，當然我們是高低頻所以在源下方的圖層裡邊我們選擇低頻這個圖層，然後我們用混合模式為“減去”的算法，進行計算，把計算的結果輸出到高頻這個圖層上去。
不知道這樣解釋大家是不是明白？
然後再來解釋“減去”這個混合模式。
減去：拿這個為例，就是低頻圖層的數值減去高頻圖層的數值，如果高頻圖層的數值和低頻圖層的數值相同，那麼結果色為黑色，你可以理解為是基於RGB數值的運算，兩個圖層的RGB相同，那麼相減當然為0，其表現就為黑色。
好了，到這一步，我們就能理解在處理低頻的時候我們為啥要對模糊的程度那麼看重了，就是由於人臉部的細節剛好被我們模糊掉，其RGB的數值和正常的圖層RGB的數值存在差異，我們通過減去這種運算，給計算了出來，在高頻圖層進行了保留。
至於下邊的補償值是因為我們待會用線性光的混合模式把細節進行保留，如果不進行補償畫面基本上是黑的，我們在RGB上都補上128，待會的線性光會直接把其過濾掉，只留下細節的黑色部分。如果不理解這裡可以保持默認不用管他。
好了到了這一步我們就完成了對高頻的處理，接下來就非常的簡單了，我們用套索工具，在低頻圖層上做選區，然後進行高斯模糊。
這裡就非常的隨意了，選區不需要特別的精確，模糊的數值可以根據畫面的情況，讓皮膚光滑起來即可，由於我們在高頻中已經保留了皮膚的細節那麼就大膽的進行模糊。但是有一點需要注意的是建議對畫面中高光和陰影部分分別進行模糊處理，由於光影的不同模糊的數值可能存在差異。
還需注意模糊也不要太過，防止改變臉部的光影結構。
經過這些模糊，我們不妨放大來看看，你會發現皮膚好了太多，但是臉部的毛孔等，清晰可見，完全保留了下來。
這裡還要注意一個問題是人的眼部，我們總希望人的眼部是清澈的，所以這裡我們可以在低頻圖層上建立一個蒙版，用黑色畫筆把其擦除出來，目的是保持人眼部的光芒。
最後，還記得之前的用蒙版來提升面部的光影結構嗎？這裡就不再多說，有興趣的可以看我上一篇文章，這裡我就很快的處理一下吧。
你瞧，這效果其實是不輸於中性灰磨皮的。
好了今天就介紹到這裡，文筆有限，希望各位能明白其中的原理，這樣在處理不同素材的時候才能有的放矢，不至於僅僅按照一些參數一頓操作。如有疑問或者不對的地方歡迎評論區交流。
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