抖音卡通脸特效为啥用不了（抖音嘟嘟脸特效）

介绍TikTok的热门特效：卡通脸的魔法与艺术创新

近日，TikTok上一款名为卡通脸的特效技术风靡全球，吸引了超过九百万用户。这款特效技术将普通的人脸瞬间转化为动画风格的卡通形象，深受用户喜爱。将深入这一特效背后的秘密和研发创新过程。

一、机器之心介绍卡通脸特效

TikTok上的卡通脸特效技术已经成为社交媒体上的热门话题。这种技术的魔力在于将真实世界与虚拟世界完美结合，创造出令人惊叹的动画效果。这种特效属于3D风格，研发过程中面临了诸多挑战，包括获取多样化的CG训练数据、还原灵动表情、实现真实三维的皮肤纹理和光影效果以及学习夸张的五官等。字节跳动的智能创作团队针对这些问题进行了技术优化，并成功推出这款特效。

二、创新研发流程提升效率

传统的三维风格化研发流程周期长、设计师参与度低，且难以沉淀和复用。为了解决这些问题，字节跳动的智能创意团队采用了创新的研发流程。他们从设计师的目标风格效果出发，借助DCC软件和AIGC技术，批量渲染出多样化的CG数据。然后，使用自研的变形pix2pix模型进行训练，得到最终效果。这种流程大大缩短了迭代周期，提高了自动化程度，让设计师有了更高的参与度。实践表明，创新的工程环节将迭代周期从六个月缩短到一个月，方案更容易沉淀和复用。

三、卡通脸特效设计理念与技术细节

TikTok特效的设计师结合流行的动画风格和国内审美，重新设计了卡通脸的绘画风格。他们夸大了男性和女性的面部特征，形成了可爱的圆脸和聪明特点的形象。设计师还定义了不同光照条件下的光影纹理，以满足复杂场景下的光照还原需求。通过面部捕捉技术，为数码人生成面部表情CG数据，打造出夸张的象征性面部表情。这款特效不仅让用户感受到动画角色的灵动风格，还满足了用户变美变帅的需求。

TikTok的卡通脸特效技术将真实世界与虚拟世界完美结合，创造出令人惊叹的动画效果。背后是研发团队不断创新和努力的结果。他们通过优化技术、创新研发流程和精心设计理念，成功推出了这款受欢迎的特效。未来，我们期待更多这样的技术创新和创意涌现，为用户带来更多美好的体验。随着技术的不断进步，数字资产、训练数据和算法都在持续进化，使得面部表情效果更加生动，更能展示用户的个性。为了满足这一需求，字节跳动智能创作团队致力于开发创新的CG合成数据流技术。

传统的3D风格特效训练数据主要依赖于手工建模，这不仅耗费大量人力，而且复用性低。为了突破这一瓶颈，字节跳动智能创作团队构建了一个通用、可扩展的CG合成数据流工作流程。通过胡迪尼编程生成数字资产，包括数字人体模型资源库等，确保了数据的多样性和逼真度。

在此基础上，团队引入了CG复合数据流技术。这一技术的核心流程包括：通过胡迪尼建立美元模板，并导入各种资产如头发、头部模型、服装和表情系数等；随机组合资产，通过胡迪尼PDG控制摄像机角度和照明环境；使用PDG精准控制数据分发。这样的工作流程大大提高了效率，使得设计师能更方便地参与到效果优化中。

为了提高渲染效率，字节跳动智能创作团队参考影视工业流程，搭建了一套自研的渲染农场平台。该平台具备一键扩充数千个渲染节点进行高效计算的能力，可以支持大规模并行处理任务。为了进一步提高效率，团队还开发了飞书小程序供设计师使用，通过云端自动化流程迭代美术效果，大大提高了设计师的工作效率。通过自定义事件驱动和Api，团队实现了农场、飞书平台以及云桌面平台的无缝对接，推动了All in one理念的实践，促进了设计师和工程师的协同研发。

随着AIGC新技术的应用，字节跳动智能创作团队在Stable Diffusion开源模型的基础上构建了数据量达十亿规模的数据集，并训练出两个模型：Diffusion Model和动漫风格的Diffusion Model模型。前不久，抖音上的“AI绘画”特效大火，正是采用了这一新技术。在抖音“卡通脸”特效中，技术团队进一步挖掘了Diffusion Model在3D卡通风格上的生成能力，采用了图片生成图片的策略，对图片进行加噪后再去噪，最终生成逼真的卡通风格人脸。这一过程充分体现了新技术在提升用户体验方面的巨大潜力。

字节跳动智能创作团队通过不断创新和技术突破，为用户带来了更加生动、个性化的面部表情效果。他们的努力为数字内容创作领域带来了新的活力和可能性。自研形变GAN模型，助力抖音“卡通脸”特效

抖音上流行的“卡通脸”特效，以其独特的风格和大形变效果，给人们带来了全新的视觉体验。为了实现这一效果，字节跳动智能创作团队经过深入研究，成功自研了一套p2p形变GAN训练框架，对于训练大形变、强风格的卡通目标有着出色的表现。

该训练框架分为两大核心部分：

一、初步风格化训练，萃取卡通脸的风格精华。

为了获取卡通脸的风格信息，技术团队构建了一个先进的非配对训练框架，用于风格化信息的交互融合。只需将真人和卡通脸数据集输入此框架，便能轻松提取出卡通脸的风格特征。这一框架是一个端到端的训练系统，涵盖了风格化特征编码、特征融合、重建训练和风格化初步训练等多个阶段。训练完成后，我们获得了一个富含卡通脸风格的信息模型，为下一步的精细训练打下了坚实基础。

二、融合卡通脸风格信息，精细调整训练细节。

在第一步中得到的卡通脸风格信息包含了风格与形变双重元素。团队将这些信息巧妙地融合到真人图像中，进行更为精细的训练。借助p2p相关的强监督loss进行配对训练，经过细致的训练收敛后，最终得到了我们见到的卡通脸模型。

这一创新的技术方案不仅简化了工程流程，还大大提高了迭代效率。在多个关键领域如大角度形变、表情丰富度、效果风格还原、光影一致性以及多肤色匹配等取得了显著的优化效果。据了解，字节跳动智能创作团队自2021年以来便在3D风格化方向上持续突破优化。该技术方案已助力多款3D风格特效在平台走红。

关于字节跳动智能创作团队

字节跳动智能创作团队作为公司的AI多媒体技术中台，凭借领先的计算机视觉、音视频编辑、特效处理等技术，为抖音、剪映、头条等公司内众多产品线提供有力支持。通过火山引擎为外部合作伙伴提供前沿的智能创作能力与行业解决方案。该团队不断创新，追求卓越，为用户带来更为丰富多样的视觉体验。

对于广大抖音用户而言，想要尝试制作“嘟嘟脸”或其他人脸特效，可以关注抖音官方教程或特效库，轻松上手体验。抖音的特效制作背后都有着复杂的技术支持，这也是字节跳动智能创作团队不断努力的成果，为广大用户带来更好的视觉享受。