特效表情是当代短视频平台的通用社交玩法 。在快手、抖音等平台中 ， UGC内容创作者们擅长用特效来完成创作 ， 这些特效或还原IP、或互动有趣、或颜值氛围感……无论是哪种内容形式的特效 ， 都在一定程度上加速了UGC内容创作者们更积极主动地进行内容生产 。
由于短视频平台具有强社交属性 ， 特效有时能够充当视频创作的“风向标” ， 往往一个流行元素特效就能掀起一股热潮 ， 并容易延伸出意料之外的效果 。以此前《终结者》为例 ， 2019年10月 ， 施瓦辛格与汉密尔顿在北京发布会现场使用了快手《终结者》专属魔法表情 ， 在真实还原的参与感与演绎感下 ， 几天内3万快手用户参与使用这一魔法表情参与视频拍摄 。
类似的案例很多 ， 很多用户在体验特效之余 ， 也会好奇：这样的特效是怎样实现的？
底层支持
快手技术团队在接受《现代广告》采访时提到 ， 魔法表情一直伴随技术的更新而迭代 ， 目前快手短视频UGC智能创作各种功能的实现大多依托于（但不仅限于）计算机视觉技术 ， 即CV技术 。“希望帮助每个人成为自己的导演 ， 在视频创作环节快手广泛应用AI技术 ， 用科技去赋能普通用户 ， 使他们尽可能地接近专业制作视频的水准 。” 快手技术团队说 。
在上述提到的技术中涵盖五个方向——人体感知与重建技术、环境感知与重建技术、像素级语义分析、生成式技术和多模态技术 。其中智能创作下多模态技术的落地场景有很多 ， 包括短视频配乐、配文案 ， 图文转视频 ， 以及文字生成画面等 。而近年来大火的当属以生成判别网络（GAN）为代表的生成式技术 ， 实现了SDK代码和模型结构的高度复用 ， 搭配不同的训练数据和前后处理参数 ， 提供各种丰富的效果 ， 包括年龄渐变、表情套系（大笑、嘟嘴、皱眉等）、童话魔法、国风等 。
这是一项提升真实感的技术 。2020年 ， 快手上线“我的一生”、“时间相框”等系列魔法表情 ， 用户通过滑动便可以看到自己从娃娃脸到变老的全过程 ， 实时的算法推进以及实时脸部动作等都十分自然 。这一表情的基础便是GAN ， 通过实时数据累计以及定制化模型压缩 ， 达到实时手机端渐变的动态效果 。比如传统特效染发效果只是在头发上叠加一层颜色 ， 而在这一技术的加持下整体效果更贴合现实 。
另外 ， 虚拟与现实之间的互动体验感也在AR技术的基底下得到加强 。通过双重世界的良性互动 ， 人们在记录自身生活时也能获得更多新奇的体验 。“我们在图像等相关算法的使用过程里也能帮助用户去矫正拍摄中出现问题的视频 ， 比如脏镜头导致的视频画面模糊 ， 光线问题导致的画面昏暗及画面偏色的问题 。” 快手技术团队说 。
文章插图
在底层技术的加持下 ， 魔法表情的玩法才能不断变换多样 。就目前已有的AI技术来讲 ， 基本能够满足现有特效的制作的需要 ， 当然这其中也面临部分挑战 。快手技术团队提到 ， 这里的挑战包含如何保证算法在各种不同的机型上都能发挥最好的算法效果且保运行流畅 。如何保证用户在各种使用场景中能保证算法的运用等 。
人机协同带来的“新鲜感”
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