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AI特效落地：腾讯微视如何在移动端实现实时特效生成？

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2023-06-30 12:33:08

背景

近年来，人工智能技术已经在很多领域得到了广泛的应用，特别是在图像处理、音视频处理等方面，人工智能的应用效果越来越明显。

然而，AI技术在移动端的应用仍面临很多挑战，比如计算量大、模型复杂等问题。而腾讯微视的技术团队却成功地将AI特效落地到了移动端，实现了实时特效的生成，这在移动端应用领域是非常有意义的。

挑战

将AI特效落地到移动端面临很多挑战，比如数据采集、可控性差、生成质量不稳定、计算量大等问题。

腾讯微视的技术团队针对这些挑战，研发出了一套支持移动端实时特效的GAN模型训练和部署框架，包括以下三个步骤：

按需求采集非成对数据，并训练高参数量的模型生成成对数据。
对成对数据进行画质增强。
利用成对数据训练移动端轻量化模型。

通过以上三个步骤，腾讯微视的技术团队成功地实现了image-to-image的实时特效生成效果。

技术

腾讯微视的技术团队在技术方面有很多优势，包括已经搭建了一整套流程化框架、算法经过多次迭代、数据需求量已经降至很低的水平等。

同时，他们还利用图像处理技术和属性编辑方案对大模型生成的图片进行美化，如利用去皱纹模型去除眼袋和泪沟。在稳定性和清晰度方面，微视参考图像修复和超分辨率的相关方法单独训练了一个既能提升清晰度又能消除人脸瑕疵的GAN模型。

此外，为了让小模型成功学到大模型的能力，他们还采用了分阶段蒸馏训练的策略。训练完小模型之后，团队借助腾讯自己研发的移动端深度学习推理框架TNN实现了手机端的部署和实时推理，从而使得用户通过摄像头驱动任意人脸图片的玩法变为可能。

结论

腾讯微视的技术团队成功地将AI特效落地到了移动端，实现了实时特效的生成。他们在技术方面有很多优势，包括已经搭建了一整套流程化框架、算法经过多次迭代、数据需求量已经降至很低的水平等。未来，我们还将在微视上看到更多原本只能在论文中看到的惊艳效果。

本页网址：https://www.xinzhibang.net/article_detail-3258.html

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AI特效移动端腾讯微视

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