刷屏的抖音黑科技，在AI领域不算黑

昨天，朋友圈中的一则《揭秘抖音背后的黑科技》H5被刷屏了，刷屏的H5内容画面是抖音利用AI效果，在现实世界，AI世界，与抖音世界中不同切换，看似很酷炫，吊炸天，今天这用篇文章就来扒一扒抖音的黑科技到底多么“神奇”。

现实·抖音·AI 三层世界表现形式

还没看过或者对“黑科技”感兴趣的小伙伴，附上了二维码扫描通道。

在抖音经常能看到一些特效，比如开拍直接可以美白瘦脸，人脸的道具应用（虚拟帽子，眼镜及装饰物等），利用手势进行画面控制（唤醒某个功能）效果等，而这些所谓的高大的技术，不可归为「黑科技」类型，而是根据AI智能中的人脸识别、肢体节点识别、手体（部位识别）等人工智能中弱智能神经网络算法而实现的可视化呈现。

抖音AI工具

人脸识别

人脸识别

技术原理：检测图中的人脸，并为人脸标记出边框。检测出人脸后，可对人脸进行分析，获得眼、口、鼻轮廓等72个关键点定位准确识别多种人脸属性，如性别，年龄，表情等信息。

72个人脸关键分布图

应用场景：基于五官及轮廓关键点识别，对人脸特定位置进行修饰加工，实现人脸的特效美颜、特效相机等抖音的前端美化功能。根据五官关键点，人脸属性等性值信息，匹配预先设定好的业务内容，就形成了抖音里出现的圣诞帽、墨镜等特效道具了。

人脸识别节点

现实的世界，就是一张正常的脸，当通过AI算法进行计算过，它就变成了72个节点关键分布图，这种处理结果是我们无法看到的，但到了抖音的画面中，就成了一串串数据加工好的“画面”。如虚拟但刚好符合脸型大小的眼镜、工牌绳子的长短刚好与身体的比例一致。这些都是算法加工而计算过的画面。

AI处理过的画面

肢体识别：又称之为人体关键点识别

抖音出现的动作 识别

技术原理：人体关键点识别—检测人体的14个主要关键点，包含四肢、脖颈、鼻子等部位，支持多人检测、俯视视角、动作变化等复杂场景，人体关键点识别跟人脸识别一样，通过海量的数据不断的计算与推理，形成的自主神经网络学习。

这是一套正常的表面与数据算法的背后的节点检测，通过初期的关键点，如头，肩膀，手肘，手腕 ，形成节点之间的行为热图，再后来到所有区域的。机器的自主学习与预判功能，可以推测当节点动作，是属于走路，跳舞，起步，还是躺卧。

关键点识别

目前的肢体识别技术越来越成熟，根据实时2D姿态估计、动态3D重建与手部关键点检测等呈现的计算机视觉。

人体行为分析

其实，这样的人体动作分析，已经应用领域非常广泛了，在安防、驾驶、无人新零售等方向，都非常成熟了。

AI的世界很好玩，也很强大，智能音箱的（自然文本）语音识别，无人驾驶技术的判断、新款iphonexR相机照片虚化调节渲染、输入法的联想与预测输入等，都是人工智能带来的现代社会的改变。人工智能只是计算机的一个分支，如果对人工智能感兴趣，可看之前我写过关于人工智能文章，此文不在过多赘述。

抖音的强大并不是AI影响，而是在于内容运营与数据算法挖掘。抖音的UGC与PGC成为我们无限刷屏的精神食量。孜孜不倦的翻阅，与乐此不疲的模仿参与，撑起了抖音这个强大的短视频内容平台。庞大的内容不但没有让抖音变得混乱与臃肿，反倒产生持续的心流与毫无察觉般的上瘾。当对在任意一条抖音的转发、收藏、下载等行为发生时，庞大的数据算法就会推送给你更加精准的内容。你喜欢狗，狗出现的视频次数要比美食次数频率更多，你喜欢别人跳舞时，算法就会推荐你更多好玩，好看的舞蹈。当你没任何的点击时，系统就会默认给你推送当前最热门的内容，总而言之，算法的出现，只会让我们更懂自己要什么。

抖音的黑科技，只是一种平常见的技术，人工智能中最弱的智能算法，强人工智能还未到来。