抖音变脸特效在哪 抖音最火的十大特效

近日，网络上一则关于李荣浩因眼小再度登顶热搜的话题引起了广泛关注。

针对这一话题，网络上的反应普遍以戏谑和娱乐为主，许多网友的评论区充满了欢快的氛围，一句句“哈哈哈哈哈”的评论屡见不鲜。

细心的网友可能已经注意到，在流行的短视频平台抖音上出现了一个新的特效功能——"变身漫画"。这个功能使得真实的人像瞬间转变为漫画风格，而背后的技术支持正是近年来大热的生成式对抗网络，即GAN技术。

自抖音的"变身漫画"特效上线以来，其迅速攀升至热门挑战榜的榜首位置，仅在2002年6月15日至21日期间，就有约867.2万用户参与使用。众多明星也纷纷加入其中，以各种创意方式展示这一特效。

例如，陈赫使用特效解锁了二次元的神秘钥匙，邓紫棋则以擦玻璃的方式实现了换脸效果，而张艺兴则在rap表演中巧妙地运用手势穿越了次元边界。这些明星在进入二次元世界后，其发型、五官等细节得到了精细的还原，同时更增添了一丝俏皮灵动。

生成式对抗网络（GAN）作为这一技术背后的关键力量，其重要性不言而喻。GAN作为一种深度学习模型，是机器学习领域的一个较新概念。首次出现在2014年10月前谷歌大脑著名科学家Ian Goodfellow及其团队的论文中。

这种机器之间的自发相互学习过程非常智能。GAN的种类繁多，其中最为常见的如Cycle GAN。CycleGAN是一种重要的人脸转换尝试，能够实现从源到目标的转换，并保证转换后的图像品质。还有人脸特征辅助的CycleGAN等变种，它们在人脸转换等领域有着广泛的应用。

不仅如此，GAN技术还在其他领域展现出了惊人的潜力。有研究团队利用GAN和面部特征将低分辨率图像转换为高分辨率图像，仿佛多年的老近视问题得到了解决。更令人惊叹的是，GAN技术甚至被用于创造完全不存在的人造面孔。例如，在某个造脸网站上，用户可以生成完全不存在的人的面孔照片。

随着换脸技术的兴起，也引发了一系列问题和争议。例如，曾经风靡一时的换脸应用ZAO APP和臭名昭著的Deepfake等都引发了社会的担忧。如何合理利用这类换脸技术成为了一个亟待思考的问题。