近些年来,智能手机上的拍照人脸美颜功能深受用户喜爱,各大主流的美颜APP借此各自收割了广大的用户群体,创造了巨大的商业价值。而后,随着深度学习的迅猛发展,许多计算机视觉领域的先进算法被应用于图片中人物的体态美化,并取得了比较好的效果,智能美体也因此成为各大主流美颜APP厂商的卖点。为实现更低成本、自然的美体效果,本文提出了一套基于先验知识和深度特征的智能美体方案,并最终设计与实现了一款智能美体APP。智能美体所需要解决的关键性问题有两个:其一,如何准确地获取图片中人物肢体结构信息,区别于各美颜厂商利用私有的大规模人体轮廓关键点数据集的方案,本文提出一种基于人体姿态估计和人像分割的智能美体方案,该方案完全利用现有公开的官方数据集,无需额外进行大规模标注,同样能准确地获取到图片中人物的肢体结构信息,成本较低。其二,如何实现真实自然的人物美体形变,本文基于MRSL非刚性图像形变算法融合利用人物Keypoints信息和人像Mask信息实现了一种智能美体形变方法,处理速度较快,并取得了较好的美体形变效果。此外,为适配移动端设备的算力,在本文中对人体姿态估计模型和人像分割模型进行了简单的轻量化以压缩模型提高推理速度,同时利用一些移动端的深度学习框架进行GPU模型推理加速,最终基本满足了 APP端低响应时延的要求,提升了 APP的用户体验。最后,我们在实际场景下对智能美体APP进行测试,测试结果表明我们的智能美体APP能实现较好的人物美化效果,基本不会破坏图片的真实性,操作响应时延低,具备了较高的实用价值和应用前景。