微软小冰测颜值是否比较准？为什么？
1. 小冰测颜值背后的技术原理（推测）
虽然微软官方没有公开详细的技术细节，但可以合理推测，小冰的颜值测试是基于计算机视觉（Computer Vision）和人工智能（AI）技术实现的。具体来说，可能涉及到以下几个核心环节：
人脸检测与关键点定位： 首先，系统需要能够准确地在图像中找到人脸区域，并识别出人脸的关键特征点，例如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、下巴等的位置和轮廓。
特征提取与分析： 接着，系统会从人脸上提取一系列可量化的视觉特征。这些特征可能包括：
五官比例： 眼睛大小、鼻子长度、嘴巴宽度等与面部其他部位的比例。例如，“三庭五眼”是中国传统审美中对面部比例的经典描述。
五官对称性： 面部左右两侧的对称程度。
皮肤状态： 色斑、痘痘、皱纹、毛孔粗大等。
脸型： 圆脸、瓜子脸、方脸等。
面部轮廓： 下颌线、颧骨等。
眼睛的形状和神采： 眼型、眼距、眼袋等。
嘴唇的饱满度等。
机器学习模型的训练： 最关键的一步是使用大量的、经过标注（即被人类专家或大众评价为高颜值或低颜值）的人脸图片来训练一个机器学习模型。这个模型学习将提取出的视觉特征与“颜值”分数关联起来。
评分机制的建立： 模型在训练过程中，会根据预设的评分标准（可能参考了大众审美、专业审美或某些特定的评价维度）为不同的特征组合赋予权重，最终计算出一个综合的颜值分数。
2. 为什么说小冰测颜值“不完全准确”或“有局限性”？
尽管小冰采用了先进的AI技术，但其颜值测试仍然存在一些固有的局限性，导致它并不总是能达到人们期望的“绝对准确”：
审美的主观性与文化差异：
“美是主观的”： 这是最根本的原因。颜值不仅仅是面部比例和皮肤状态的客观指标，更包含了情感、气质、神韵、个人喜好等难以量化的因素。不同的人、不同的文化背景对美的定义和偏好都有很大差异。
文化偏好： 例如，东方审美可能更偏爱鹅蛋脸、大眼睛、高鼻梁；西方审美可能对轮廓感、颧骨有更高的要求。小冰的模型训练数据可能更偏向于某种主流审美，对其他文化背景下的美可能识别不足。
时代变化： 审美标准也在不断演变。小冰的模型训练数据是某个时间段内的，可能无法完全捕捉最新的审美潮流。
AI模型的训练数据偏差（Bias）：
数据来源： 模型的准确性很大程度上取决于训练数据的质量和多样性。如果训练数据中存在偏向性，例如主要包含某个特定人种、年龄段、性别或风格的人脸，那么模型在面对不在此范围内的用户时，准确性就会下降。
标注误差： 人工标注数据时也可能存在主观偏差或不一致。
忽略了非静态因素：
表情和神态： 一个人的魅力很大程度上在于其表情、眼神交流和整体神态。AI模型在静态图片中很难捕捉到这些动态的、充满生命力的元素。一个“五官比例完美”但表情僵硬的人，可能不如一个“五官普通”但笑容灿烂的人有吸引力。
气质和气场： 气质、气场、自信等更抽象的特质是影响颜值感知的重要因素，这些是目前的AI技术难以准确量化的。
妆容与修饰： 妆容、发型、服装等都会显著影响一个人的整体视觉效果。AI模型可能难以区分天然美和修饰后的美，或者其对不同妆容的“喜好”可能与用户期望不同。
技术本身的局限性：
算法的“黑箱”性： 即使算法非常复杂，也可能存在一些未被充分理解或处理的细微之处，导致评分出现偏差。
对光照、角度、清晰度敏感： 照片的光照条件、拍摄角度、清晰度都会影响AI的识别结果，可能导致同一个人的不同照片测出不同的分数。
商业目的与娱乐性：
娱乐属性： 小冰作为一个聊天机器人，其测颜值功能很大程度上带有娱乐性质。它的目标是提供一种有趣的互动体验，而不是作为一项严格的科学测评。
商业考量： 在设计评分标准时，也可能考虑到用户的接受度和市场喜好，而不是纯粹的客观评价。
3. 小冰测颜值“可能准”的方面：
尽管有局限性，但小冰的颜值测试并非完全没有参考价值：
客观面部特征的量化： 对于一些相对客观的面部特征，如五官比例、对称性、清晰度等，AI模型可以进行有效的量化和分析。如果你的面部特征在这方面表现突出，AI可能会给出较高的分数。
大众审美趋势的反映： 如果小冰的训练数据包含了大量反映当前主流大众审美偏好的图片，那么它的评分在一定程度上也能反映出用户是否符合这种主流审美。
作为一种有趣的互动和参考： 对于大多数用户来说，他们使用小冰测颜值更多的是为了好玩、好奇，或者作为一种有趣的自我评价的参考。在这种心态下，即使结果不完全准确，也能带来一定的乐趣和话题。
总结：
微软小冰的颜值测试功能，是基于先进的AI和计算机视觉技术，对人脸的客观特征进行分析和评分。它可以捕捉到一些与大众审美相关的面部比例、对称性等特征。
但是，由于审美的极强主观性、文化多样性、AI模型的数据偏差以及对非静态、抽象因素（如气质、神态）的忽视，其“测颜值”的结果并不像一个物理测量那样准确和绝对。 更多时候，它是一种娱乐性的互动和对大众审美趋势的粗略反映。
因此，不建议将小冰的颜值评分作为衡量个人美貌的唯一标准。更重要的是，拥抱自己的独特之处，自信和积极的心态才是真正的“颜值”所在。
网友意见
应该准。
我老婆年轻的时候9.1。现在快40了还有8.8。
我年轻点的时候8.4，现在8.0。
感觉挺好……
市面上测颜值的各类程序，为了吸引用户，一直评分虚高，你拿凤姐的照片都能打8、9分以上。但微软小冰不一样，可以网上搜些丑照，真的会给你打很低的，测试结果相对真实很多。
这个项目和微软小娜一样都是属于微软的，前段时间好像独立运营了，现在已经是第八代了，质量相对有保证。
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小冰测颜值主要是看五官比例的，测颜值时图片上覆盖的那一层网格就是在计算各项五官比例。
皮肤、发型、妆容、服饰、气质这些都是后天可以改变的，但每个人的五官比例，基本都是根据头骨的各项比例确定出来的，除非去整骨头，所以说“美人在骨不在皮”。
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很多表情包、动画人物、游戏角色设计的时候，人物形象就是按照黄金比例设计的。
所以很多奇怪的照片，看着不好看甚至是恐怖诡异，但评分很高都是很正常的。
程序肯定是有误差的，不可能每张照片都非常准确，颜值的高低本来就是很主观的东西。
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有些p图的照片看着觉得好看，但上面可能有肉眼无法察觉的扭曲，小冰会认定你五官比例扭曲，从而打分不高。
所以，大家用小冰测颜值的时候，无论是现场自拍还是各种照片，一定要不同角度、表情都试一下，细微的变化都会导致评分的变化，取个合理的区间就好啦。
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说了这么多注意事项，链接在此
注意:打开链接后，点击右下角的“用小冰测颜值”给自己测试，如下图所示。
有时间也可以点击上面的创造，创造一个自己审美观的替身，增强微软的数据库。
但不能选择上面的用替身测自己的颜值，用替身打分相当于自己给自己打分，得分肯定会虚高的。（也有替身比小冰低的）
最终结果应该是“小冰鉴定意见:。。。”如下图
而不是“替身1234给这张脸打分。。”如下图
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肥皂洗脸后手机前摄直拍，小冰测颜值稳定在7.5－8.5的我，表示自信心得到了极大的提升。
但我的替身对我的评分却比小冰低，看来我对自己的要求还是太高啊。（狗头）
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我说呢，今天这赞同和评论怎么一停不停的，原来是上热榜啦。
PS.有谁认识微软的人，我这变相给他们打了广告，不考虑给我点奖励啥的嘛，哈哈。
———以下为我对个别知友的吐槽———
个别知友认为这是微软在搜集人脸数据
真是搞笑，朋友圈阴谋论看多了吧，我以为只有我父母那辈老年人才会相信这种谣言。
第一你的脸没这么值钱，第二真想搜集数据，我觉得直接去微博、抖音等社交软件上更快更省钱。因为上面不仅有你的自拍照片，还有自拍视频，还有你在上面发的生活琐事，工作吐槽等等。
个别人真的搞笑，一方面觉得测颜值泄露了自己的人脸数据，是微软搜集自己的隐私。但另一方面却在微信微博上发自己的照片、视频和生活琐事，你不觉得你的逻辑挺矛盾的嘛。
你要真怕微软搜集你隐私，就把其他社交平台上发过的照片拿来测吧，反正那些数据都泄露好久了，哈哈哈。
个别知友脑回路异常的认为
“某三无微信公众号里有这个链接，所以这个链接是那个三无公众号的，所以我是在给三无公众号推广”
我想问你，如果那个三无公众号里有知乎的链接，那就说明知乎的链接属于三无公众号吗?
这点最基本逻辑思考还用我一句一句帮你屡清楚吗？
还多次去举报我的回答，知乎至少查封了一次，我申诉好几天才恢复。
你觉得自己是个维护正义的英雄是吧？其实你只是个基本逻辑思维不清，胡乱举报其他人回答的网络暴民罢了。
选一张照片后，会被传到某个偏僻角落，后台一堆三哥看一眼，打个分。。。
好吧，其实不是，但原理“相同”。都是“机器学习”。虽然不知道他具体怎么实现的，但有一条路是：
1. 人脸关键点检测。在人脸上标记几十个点，作为参数化空间。这个已经很成熟了，半脸侧脸都行。
Microsoft Project Oxford Home这里的face api就能。
2. 去表情。有了参数化的关键点之后，可以得到一个无表情的“标准脸”。这步属于可选，但有的话会让结果更好。
3. 采集大量样本，人肉标记每张脸的颜值。
4. 把脸的照片和标记出来的颜值送去机器学习。
5. 用学习得到的kernel预测新照片。
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