火遍抖音的「卡通脸」特效 , 是怎么做到又逼真又灵动的?【抖音超900万人在用的「卡通脸」特效技术揭秘】说到特效玩法 , 抖音的 “整活儿” 能力一直有目共睹 。最近 , 风头正劲的是一款「卡通脸」特效 。无论男女老少 , 用上这款特效后 , 都仿佛从迪士尼动画里走出来的人物一样灵动可爱 。「卡通脸」一经上线 , 在抖音上迅速发酵 , 深受用户喜爱 , “一键变身高甜卡通脸 ”“全抖音的在逃公主都来了”“用卡通脸花式晒娃 ”“王子公主撒糖手势舞”“捕捉童话魔法失灵瞬间” 等相关热点不断衍生 , 其中 , “全抖音的在逃公主都来了”“捕捉童话魔法失灵瞬间” 更是登上了抖音全国热点榜 。目前 , 这一特效的使用人数已经超过 900w 。
「卡通脸」属于 3D 风格特效 , 这类特效的研发难点主要集中在多样性的 CG 训练数据不易获取、灵动的表情神态难以还原、真实贴合的立体肤质光影难以实现、夸张强风格的五官形变 GAN 不易学习等多个方面 。对此 , 字节跳动智能创作团队在 3D 风格化方向重点突破优化 , 不仅解决了上述所有难题 , 还沉淀了一套通用的技术解决方案 。
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「卡通脸」背后的研发流程创新
过去 , 一个完整的 3D 风格化研发流程分为以下几个模块:
搜集若干原始风格图片 -> 训练 StyleGan 大模型 -> 生成成对数据 -> 人工挑选可用成对数据 + 设计师 P 图优化 -> 训练 p2p 小模型 , 然后不停反复 。
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传统的研发流程的问题非常明显:迭代周期长 , 设计师可参与度弱 , 且不易于沉淀和复用 。
在「卡通脸」这个特效的研发中 , 字节跳动智能创作团队采用了创新的研发流程:
从设计师制作目标风格效果开始 , 设计师按照算法约定的要求提供一些3D美术素材 , 然后字节跳动智能创作团队借助DCC软件批量渲染若干多样性的CG数据 , 在渲染过程中技术团队首次引入时下最火的AIGC技术对数据做了增强处理 , 之后用GAN合成训练所需的成对数据 , 最后采用自研的形变pix2pix模型训练就可以得到最终效果 。
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字节跳动智能创作团队「卡通脸」的研发流程图
从流程链路可以看出 , 这一方法大大缩减了迭代周期 , 提高了自动化程度 , 也让设计师有更高的参与度 , 实践显示 , 创新的工程链路将迭代周期从 6 个月缩减至 1 个月 , 方案也更易于沉淀和复用 。
「卡通脸」特效是怎么设计出来的
如今在社交媒体上有越来越多的变身特效 , 人们越来越注重特效的美观性和精确度 , 为了让用户更好地实现风格化变身的效果 , 抖音特效的设计师们经过精心研究 , 结合了热门动画画风 , 创新地设计了一套卡通脸特效 , 让用户可以体验到动画般灵动的角色风格 , 同时满足了用户的变美变帅需求 。
抖音特效设计师针对目前市场上现有的变身特效进行了深入研究 , 发现现有的特效存在风格不够吸引人、表情夸张度不足、灯光效果不够真实等问题 。因此 , 抖音特效设计师结合国内审美 , 重新设计了卡通脸的画风 , 将男女面部比例特征夸张化 , 重构成可爱圆脸五官灵巧的 “女孩” 和硬朗长脸五官帅气的 “男生” 。在这一过程中 , 设计师保留了用户本身的头发 , 增强了头发的蓬松感及光泽度 , 使其与卡通脸的融合更加自然 , 卡通质感的皮肤也融入了用户本人皮肤的细节 , 使特效更具有用户的个性特征 。
此外 , 抖音特效的设计师还定义了不同灯光下的光影质感 , 满足复杂场景下的灯光还原的需求 , 使卡通脸更加立体且自然 , 融入日常自拍无违和感 。最后 , 设计师还制作了夸张符号化的面部表情 , 通过对数字人资产采用面部捕捉技术生成表情 CG 数据 , 不断完善训练数据和算法 , 产出了能够更加灵动展现用户个性的表情效果 。
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