目前的人工智能可以打「颜值」分吗？

目前的人工智能在“颜值”打分方面，可以说已经初步具备了能力，但要达到人类主观感知那样精准、 nuanced 的评分，还存在不少挑战和局限性。

下面我将详细阐述人工智能在颜值评分方面的能力、技术原理、挑战以及未来的发展方向：

人工智能在颜值评分方面的能力：

人工智能可以通过分析图像或视频中的人脸特征，尝试量化和评估其“美观度”。这种能力主要体现在以下几个方面：

1. 特征提取与量化： AI 模型能够识别和提取人脸的关键特征，例如：
面部对称性： 人类普遍认为对称的面孔更具吸引力。AI 可以测量左右脸的相似度。
五官比例与协调性： 例如眼睛的大小、鼻子的高度、嘴唇的厚度、眼距、鼻唇角等，AI 可以与黄金比例或预设的标准进行对比。
皮肤状况： AI 可以检测皮肤的平滑度、瑕疵（如痘痘、皱纹、色斑）以及肤色均匀度。
面部轮廓： 脸型（瓜子脸、鹅蛋脸等）、下颌线的清晰度等。
毛发特征： 眉毛的形状、浓密度，头发的色泽等（虽然这部分相对次要，但也会影响整体观感）。
表情： 某些表情会影响吸引力，但目前AI更侧重于静态的美。

2. 模型训练与预测：
基于大量数据的学习： AI 模型通过学习成千上万甚至数百万张包含“颜值”标签（可能是人类评分）的图像来训练。模型学习到哪些面部特征组合与高评分相关联。
预测评分： 一旦模型训练完成，它就可以分析一张新的人脸图像，并根据其学到的模式输出一个“颜值”分数。这个分数可能是一个连续值（如0100）或者一个分类（如“漂亮”、“普通”、“丑”）。

3. 应用场景：
社交媒体滤镜与美颜应用： 许多APP利用AI来智能调整人脸特征，使其看起来更“美观”，这背后就包含了对“颜值”的评估。
虚拟形象生成： 在游戏、VR/AR等领域，AI可以帮助用户创建具有吸引力的虚拟角色。
面部识别与安全： 尽管不直接打分，但在某些身份验证场景中，AI也会评估面部特征的清晰度和完整性，间接与“好看”有关。
市场研究与广告： 评估广告模特的面部吸引力，或分析消费者对不同面孔的偏好。
（争议性）整形手术参考： 一些AI工具可以模拟术后效果，评估面部是否更符合审美标准。

人工智能实现颜值评分的技术原理：

核心技术主要依赖于计算机视觉（Computer Vision） 和深度学习（Deep Learning），特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）。

1. 人脸检测与对齐（Face Detection and Alignment）： 首先，AI需要准确地在图像中找到人脸，并将其关键特征点（如眼角、鼻尖、嘴角）定位，以便后续分析。
2. 特征提取（Feature Extraction）： CNNs是强大的特征提取器。通过多层的卷积、池化和激活函数，CNN能够从原始像素数据中逐步提取更高级别的面部特征。例如，低层可能提取边缘和纹理，中层可能识别眼睛、鼻子、嘴巴等器官，高层则可能捕捉到整体的面部结构和比例。
3. 基于监督学习的回归或分类（Supervised Learning for Regression or Classification）：
回归（Regression）： 将颜值评分视为一个连续的数值，模型学习预测一个分数。训练数据需要包含人脸图像和对应的人类评分。
分类（Classification）： 将颜值划分为几个等级（如A、B、C、D级），模型学习将人脸归类到其中一个等级。
4. 度量学习（Metric Learning）： 有些模型也可能采用度量学习的方法，学习一个嵌入空间（embedding space），使得相似的面孔（在人类看来）在嵌入空间中距离更近，不相似的面孔距离更远。通过比较新面孔与已知“漂亮”面孔在嵌入空间中的距离，可以间接评估颜值。
5. 生成对抗网络（GANs）的辅助： GANs有时也用于提升生成的美观性，或生成更逼真、更具吸引力的人脸样本用于训练。

人工智能在颜值评分方面的挑战与局限性：

尽管AI在颜值评分方面取得了进展，但仍然面临许多挑战，使其难以完全取代人类的主观判断。

1. 主观性和文化差异：
审美是高度主观的： 美没有绝对的标准，不同的人、不同的文化、不同的时代对美的定义差异很大。AI模型是基于训练数据中的大众化或特定群体偏好进行学习的，很难捕捉到个体化的审美偏好。
文化背景影响： 不同文化背景下，对五官、肤色、脸型等特征的偏好可能不同。例如，在某些文化中圆脸更受欢迎，而在另一些文化中瓜子脸可能更被推崇。AI难以理解和适应这种多样性。

2. “颜值”的复杂性与多维度：
不仅仅是五官比例： “颜值”不仅仅是五官是否“标准”，还包括气质、神韵、表情、眼神的交流感、个人风格、甚至情感状态等难以量化的因素。AI擅长分析静态的、几何的特征，但很难捕捉到这些动态、情感和风格层面的吸引力。
整体感和“气场”： 一个人的魅力往往是整体作用的结果，包括发型、妆容（如果是人像）、穿着打扮，甚至背景环境。AI如果只专注于面部特征，可能忽略了这些影响整体观感的因素。

3. 数据偏差与公平性：
训练数据的偏差： 如果训练数据本身存在偏差（例如，主要来源于某个特定种族、年龄段或具有某种刻板印象的面孔），AI模型就会学习到并放大这种偏差，导致对某些群体评分不公平。
刻板印象的固化： AI模型可能无意中强化社会上已有的关于美的刻板印象，例如特定肤色、发色或脸型的“标准美”，从而限制了人们对美的多元化认知。

4. 算法的“黑箱”问题：
难以解释评分依据： 有时AI给出的评分会让人难以理解其具体原因。模型内部的决策过程复杂，我们很难知道它是因为对称性、某个比例，还是其他我们未曾意识到的因素。
缺乏情感共鸣： AI无法真正“理解”美，它只是在模式匹配。它没有情感，也无法体验美带来的愉悦感，这与人类对美的感知有本质区别。

5. 技术的局限性：
图像质量影响： 照片的光照、角度、清晰度都会严重影响AI的判断。
模型泛化能力： 模型在特定类型的数据上表现良好，但在面对不同光照、角度、表情或化妆风格的人脸时，其性能可能会下降。

未来发展方向：

尽管存在挑战，AI在颜值评分领域仍有发展空间：

更精细化的特征分析： 结合更多维度的数据，例如对皮肤纹理的精细分析、对微表情的捕捉等。
多模态学习： 结合图像、文本（如评论）甚至音频数据，来更全面地理解“美”。
个性化审美模型： 通过用户反馈和互动，训练个性化的审美模型，满足不同用户的偏好。
解释性AI（Explainable AI, XAI）： 努力让AI的评分过程更透明，能够解释其给出的分数依据，帮助用户理解。
关注多元化审美： 研究如何训练模型以包容和反映更广泛的文化和个体审美差异，避免固化单一的美的模式。
情境感知： 未来AI或许能考虑不同的情境（如工作、社交、艺术表现）下，对“颜值”的要求可能有所不同。

总结来说，目前的人工智能可以为“颜值”打一个基于其训练数据的、偏向量化和模式识别的“分数”，这在某些应用场景下是有效的。但它距离理解和评价人类复杂、主观、多维度且富含文化与情感的“美”还有很长的路要走。AI更像是一个“视觉特征分析师”，而非一个拥有真正审美能力的“评审”。

Face++ 最好的免费人脸识别云服务
通过这里的开放API提取人脸的landmark，有25点和82点版本
可以用 @冷哲 的方法做着玩，分类用scikit.learn里的svm就可以吧，要找个愿意帮忙打几千张人脸分的 （不提取其他特征的话25点的有xy一共50个特征，都算跟中心点相对距离就是48个 ）
可以只给喜欢不喜欢，训练的结果说不定以后还能帮自己挑照片什么的
也可以试试只喜欢某一性别的看正确率会怎么样

最近有空做下估计target太主观结果不会很好……

-----------------------------------3.25 更新--------------------------------------------------------
队nv友shen帮找来3000+明星图片评了分，居然有72左右正确率，于是来填坑了，大家也可以帮看看有什么问题。

1. 因为上面说到的API返回的landmark是相对于照片大小的值，所以先对照片进行预处理，我用的是opencv里训练好的人脸分类器 haarcascade_frontalface_alt_tree.xml 提取出基本充满画面的头像。有的照片没有提取出来，最后用2500张。部分照片如下，用正规证件照会好一些（之前爬学校校园卡照片失败

2. 评分只给0和1 即喜欢不喜欢 鸣谢 @顾小婧

3. 用faceplusplus的API得到 landmark 取的25点版本（x,y 到鼻中心距离，共48个特征）

4. PCA降维到6维，能量分别为

5. 用sklearn里的各种分类器分了一遍，train : test = 7 : 3 参数基本用的default

6.结果

本来预计的是这么主观的东西做不出什么结果，但70+的正确率看起来还不错。女神的喜好也并不是那么难以捉摸（大雾）

有空多跑些图调调参数做下模型融合看会不会还有什么提高……

可以用来依据历史评分喜好作个性相亲推荐？

可以。

其中一种基于监督学习（Supervised Machine Learning）的方法如下：

第一步，选择一组人脸特征，比如两眼间距、眼睛尺寸、鼻子尺寸、肤色、嘴巴尺寸，嘴唇与鼻尖距离等等。

第二步，建立人脸自动识别算法，给定一张人像时，可以自动计算上述人脸特征。

第三步，找大量人的照片，然后找一堆人来给这些照片上的人打分。

第四步，选用一种机器学习的算法，比如SVM、ANN之类。

第五步，将第三步的人像随机分成两组，A组多一些，B组少一些。

第六步，用A组图片经过特征提取来“训练”机器学习算法，也就是调整参数，使得算法输出的分值尽量接近人工打分的结果。并用B组图片进行验证，看看算法对不包含在A组中的图片是否能正确计算出结果。

第七步，“训练”完成后就可以用来给任意人像打分了。但由于对于计算机来说人像特征提取是比较有难度的，所以可能需要要求统一大小的正面不笑免冠照。

另外，这种打分程序只反映第三步中那些打分的人的审美标准。

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