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像素蛋糕-露齒笑

在介紹本文之前，先說一下，其實露齒笑特效，并非像素蛋糕首創，早在幾年前，face app就率先推出了這個效果，本人也是之前做過相關的算法研究與實踐，所以，今天應部分小伙伴的要求，對這個效果算法實現做個講解。

我們開門見山，直接介紹像素蛋糕的表情管理模塊算法實現。

像素蛋糕的表情管理功能主要是笑容管理模塊，包含兩個子功能：露齒笑和抿嘴笑。兩個功能的界面如下所示：

兩個功能體驗：

1.露齒笑包含5個程度的調節，微笑的強度從1-5，整體上無論從體驗上還是從技術上來看，它的實現都并非是一次完成的，每一個程度都需要重新制作；

2.抿嘴笑功能僅有一個滑桿，用于控制抿嘴嘴角微笑的程度，這個功能僅僅是一個基于點位的人臉微笑變形功能，對于這個功能，相對沒有太多技術含量，這里就暫時不在過多介紹了。

露齒笑算法

像素蛋糕的露齒笑，由于用戶照片不管是閉嘴還是張嘴，不管是露牙齒還是不露牙齒的，只要做了露齒笑，必然會生成露齒效果，而且這個牙齒是算法生成出來的，與用戶牙齒不相關，因此，露齒笑算法必然是一個生成式AI算法；

個人猜測，每個程度對應會調用一次露齒笑算法推理，這個算法可能有兩種形式：

①多模型，1-5的強度分別對應5個露齒笑模型，輸出不同強度的微笑效果；

②單模型+條件輸出，1-5的強度條件，分別對應不同強度的微笑效果輸出；

有了上面的猜測，從作者本人的經驗角度來看，給出如下解決方案：

1.使用GAN網絡來實現露齒效果，一般而言，對于人臉特效類，比如人臉變形(真人迪士尼，皮克斯等)，動漫類基本都可通過GAN來實現，而且可以很方便的實現，甚至做到手機端實時處理(比如抖音快手app中各種實時漫畫臉特效)；

2.數據集構建，露齒笑算法最大的難點在于數據集的構建，這里我們可以針對不同程度的露齒效果，每個程度準備200張效果圖，可以從網絡爬取或其他方式獲得，然后，使用200張效果圖，微調StyleGAN，得到露齒笑的StyleGAN模型，用StyleGAN模型來生成人臉露齒笑的大量成對數據(原圖+露齒笑效果圖)。

注意，這里有一個trick，由于StyleGAN制作的成對數據實際上是偽成對數據，原圖和效果圖并非一一對應，會存在一定的差異，這里，我們可以使用人臉點位你和嘴巴區域，將非嘴巴區域保留原圖，嘴巴區域逐漸漸變為效果圖，這樣即可構建出相對質量較高的成對數據；同時，對于人臉特效類，必須要進行人臉對齊，這樣可以降低訓練難度，提升效果精度。這里本人測試，構建1.5W數據集；

數據集舉例如下:

3.網絡構建，我們最直接的，選擇單模型+條件輸出的解決方案，選擇CGAN，網絡輸入為原圖+label，原圖大小比如512×512×3，label=1，2，3，4，5，對應輸出分別為5個程度的微笑效果圖；網絡架構為U-net，Loss使用VGG感知損失+人臉laplace邊緣loss+ssim顏色loss等；

按照上述方案進行驗證，最終效果如下：

可以看到，本人的方案效果達到了像素蛋糕類似的露齒笑效果；

類似的，該方案還適用于各類表情特效(哭臉，大笑等)，后續不再累贅。