社交媒体平台通过结合实时摄像头输入与计算机视觉算法和 3D 渲染来利用增强现实 (AR) 来实现滤镜和特效。当用户激活滤镜时，平台的 AR 系统会分析摄像头 feed 以检测面部特征、对象或环境。例如，人脸滤镜依赖于面部地标检测来映射眼睛、鼻子和嘴巴等关键点。此数据驱动数字叠加层（如虚拟帽子或动画效果）的放置和移动。诸如 Snapchat 和 Instagram 之类的平台使用 ARKit (iOS) 和 ARCore (Android) 等框架来实现准确跟踪，而 Snapchat 的 Lens Studio 等自定义工具使开发人员能够设计与检测到的表面或移动对齐的效果。
技术实现涉及一系列步骤。首先，使用机器学习模型处理摄像头 feed，以识别和跟踪对象或面部。例如，TikTok 的背景效果使用分割模型将用户与其周围环境分离。接下来，使用 OpenGL 或 Metal 等图形 API 实时渲染 3D 资产或视觉效果。这些资产根据跟踪的数据（例如用户的面部表情或房间的朝向）进行定位。开发人员可以通过减少 3D 模型中的多边形数量或使用纹理图集来优化性能。平台还提供脚本接口（例如，Spark AR 的 JavaScript API）来添加交互性，例如在用户微笑或倾斜头部时触发动画。
挑战包括维持低延迟并确保跨设备的兼容性。例如，Instagram 的“Superzoom”效果必须处理摄像头输入、应用滤镜并同步音频，而不会出现延迟。为了解决这个问题，平台通常将繁重的计算卸载到 GPU，并使用特定于平台的优化，例如 iOS 设备的 Metal。此外，AR 效果必须适应不同的相机分辨率、光照条件和硬件功能。Snapchat 的“World Lenses”（将 3D 对象放置在真实场景中）使用 SLAM（同步定位与地图构建）来绘制环境，但会根据设备性能调整细节级别。测试这些功能的开发人员通常依赖于模拟器或设备群来确保一致的行为，而平台提供分析来监控用户设备上的帧速率或内存使用情况等性能指标。