深受泛娱乐场景喜爱的人脸特效产品，在不断的尝试和拓展中已挖掘出很多火爆的玩法及积累了不少优秀落地案例,分享在实际场景中遇到的问题和解决方案，并与大家交流和讨论。

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　　一、腾讯云人脸特效产品及案例

　　我们知道在人脸特效里面用到了很多的 AI 技术，其实 AI 早已经走入我们的生活，给我们生活带来很多的变化，大家可以想一下在生活中遇到的使用AI的场景。

　　这里我举几个我自己使用AI的例子，首先一个是手机面部解锁功能，就是现在我们都不需要再手工输密码，就可以通过面部解锁。

　　第二个例子是扫码支付，我们去到便利店里面如果没有带手机也没关系，通过刷脸支付就可以完成购买。第三个就是我们今天讲的人脸特效，相信大家应该在很多手机APP里面使用到了，接下来介绍下我们腾讯云人脸特效相关的产品和背后的技术实现。

　　1. 人脸特效的功能

　　（1）人脸融合

　　首先我们来介绍特效的人脸融合功能，如下图所示，大家可以看到左边是用户图，中间是模板图，右边是融合的效果图。

　　最终融合结果图同时表现出了用户图和模版图的特征，所以叫融合。在人脸融合中主要用到了人脸识别和深度融合这两种技术。

　　（2）人脸美颜

　　第二个功能是人脸美颜功能，我相信大部分的女生都应该用过，比方说美白、瘦脸、磨皮等功能。这里面除了用到人脸识别之外，还用到了图像处理的技术。

　　（3）人脸试妆

　　人脸试妆其实和美颜很像，只不过人脸试妆主要是集中在五官的一个具体的部位，比如说唇色、眼妆、腮红和底妆等。

　　（4）人像分割

　　通过下方人像分割的效果演示图大家可以看到，人像分割把我们五官的每个部位都准确的分割出来，这样可以后续做一些特效或者是做一些抠图的技术基础。

　　（5）人脸变化

　　然后是我们新上线的人像变化功能，包括了人脸年龄变化和性别变化。我们看下图左边展示的是年龄变化，呈现了变年轻的效果；右边是一个性别变化，是男变女的一个效果图。为了让大家有一个直观的感受，我们给出整个的人脸年龄变化跨度效果图。

　　大家可以看到从 10 岁到 80 岁跨度的整体效果是非常不错的。需要说明的是我们的人脸变换中的支持指定年龄这种细粒度的变换，也是国内首家发布的，欢迎大家试用。

　　2. 案例介绍

　　下面介绍几个具体案例，方便大家更直观的来了解。

　　如上图所示，其中左边是一个变化年龄的活动，大家可以看到这个过程，首先上传用户图，然后可以选择变换年龄，整体效果非常不错。

　　右边这个活动用到了人脸融合，它是一个吃鸡游戏的活动，喜欢这款游戏的同学可以变身成为游戏的一个角色然后和我们的火箭101少女进行“合照“”。用户非常愿意尝试，参与度很高，也欢迎大家来借鉴这些形式进行使用。

　　除了这两个案例，我再介绍两个比较经典的场景，其中下图左边这个是腾讯 20 周年的一个活动，我们每一个腾讯人都可以把自己的头像传上去，然后生成这样一个封面照，里面会显示每个人职业生涯，不仅有趣还非常有纪念价值。

　　右边这个是我刚才提到的，腾讯今年六一儿童节的一个活动，里面用到了我们年龄变年轻能力，整体效果也是非常的不错，感觉一下子看到了自己小时候的样子，让人怀念。

　　除了这些案例之外，在我们的官网上也有很多应用场景和最佳实践给大家去进行参考，欢迎大家结合自己的业务需求来选择这些功能来进行使用。

　　好的，以上就介绍了我们整体的功能，相信大家应该有了一定的了解，接着我们来介绍下人脸特效背后的技术原理。

　　二、人脸特效背后的 AI 技术和原理

　　1. 深度学习

　　说到技术原理，就绕不开深度学习这样一个概念，大家通过下图左边的维恩图可以看到深度学习在整个人工智能里面的一个位置以及这些概念的关系。

　　什么是深度学习或者说为什么叫深度学习？它和我们传统的机器学习有什么区别呢？

　　其实顾名思义深度学习就是模型变得更深入了，它的网络层次变得更多了，表现出来就是网络更深了；另外一方面，正因为它的网络变深，它的学习能力就更强，它学习的也就更深入了。这是我对深度学习的理解。

　　那么深度学习和传统的神经网络有什么关系？又有什么区别呢？我们可以看上图右边的流程图，在传统的神经网络里面有一个人工特征的过程，也就是我们通常说的特征工程的步骤，它非常关键，并且非常依赖相关的领域专家来提取特征。

　　而深度神经学习就不需要这样一个过程，它是通过自己来习得的，也就是通过我们刚才说得多出来的那一部分网络层来自动学习到的，比方图上在前面的网络层先学习到一些简单的特征，然后在后面网络层再逐步学习一些复杂的特征，这样来进行抽象和泛化。

　　2. 卷积神经网络 CNN

　　深度学习里面有一个最重要的网络——卷积神经网络 CNN 。为什么我们要说 CNN ？因为CNN 在我们计算机视觉里面非常重要，可以说是最重要的一个网络模型。

　　大家通过下图可以看到卷积神经网络的组成部分，它包括输入输出以及卷积层、汇合层和全连接层，另外还包括 BN 层和激活函数等。

　　为了方便大家理解，我们给一个照片来做直观的对比，让大家来感受一下网络的结构。大家可以通过简单的动画看到整个的网络变化或者说推理的过程，方便大家有个直观的认识。

　　这里需要说明的是整个 CNN 里面，它的卷积层、汇合层包括全连接层，其实是可以叠加在一起来组成更深的网络，就像我们图中所示的这样，叠加在一起来获取到不同的特征，从而能够作为我们分类或回归的模型。

　　（1）CNN的概念

　　为什么叫卷积神经网络呢？为什么以卷积命名呢？

　　这里我们先来介绍一下卷积的核心概念。卷积作为卷积神经里面最基本最核心的概念，它本质上是一个矩阵的运算，也叫做内积。

　　通过上图我们可以看到它其实是一个乘然后求和的过程，这是一次的卷积，我们把整个的聚矩阵循环一遍，走到一轮的卷积之后，就完成了一次卷积的运算。

　　那么卷积运算背后运算意义是什么？或者说卷积运算到底有什么作用呢？我们通过右边的图来给解释。

　　我们看出这是一个红花的图，通过和不同的卷积运算之后可以得到新的矩阵图；我们的图像大家可以理解为它本身天然就是一个矩阵，或者准确的说是一个三维的 RGB 矩阵，通过和不同的卷积核运算之后，得到不同的矩阵图。

　　我们可以看出每一个结果矩阵图都可以表现出一个特征，比如上面这个图可以看出来它是一个形状的特征，而下面这个图可以看到它的颜色深浅的特征，所以我们可以理解卷积的过程其实就是发现特征的过程，所以卷积是非常核心的，也因此命名卷积神经网络。

　　（2）CNN发展历程

　　我们接着来说 CNN 发展的历程，下图中是一些非常有代表性的网络名称，我们就不再一一来介绍，我们可以看到从 AlexNet 之后，卷积的发展才真正变得非常的繁荣。

　　为什么会这样呢？其实我们通过坐标图可以发现，其实深度学习的发展是随着数据量的增大和硬件的发展一起发展的，因为我们都知道数据可以用来训练模型，硬件可以来加速训练模型。

　　我们给出的几个比较经典的网络，可以看出网络的发展是从一个网络层次变得越来越多，也就是网络越来越深，同时整个网络架构的也越来越复杂。