多年前，我们三易生活曾经在MWCS现场体验过某品牌的一款工程机。它最大的特色，是在前摄位置配备了一组ToF扫描装置，通过激光阵列测距就能建立起自拍对象的3D“头模”。

 

 

随后就可以通过调整这个3D建模的细节，实现“瘦脸”、“削颧骨”、“削下巴”之类的操作。手机最后再将普通的自拍图像，与对应角度(调整后)的“3D头模”进行叠加处理，从而得到一个比单纯“2D美颜”效果更自然，特别是表面纹理和边缘线条更不容易“穿帮”的美颜结果。

 

 

乍看之下，这似乎是一个很有前途、而且理应受到部分用户追捧的功能。但以结论来说，它在公布之后的很多年里，却并没有被用在任何一款量产机上。

 

 

其实也可以理解，毕竟安卓手机上的前置ToF传感器确实就这么“昙花一现”了，它并没有引发消费者的共鸣。而且随着后来智能手机的主流审美越来越看重“屏占比”，不只是前置ToF，甚至可以说是所有与前置元器件相关的设计都几乎陷入了停滞。诸如前置多摄、大底CMOS、翻转摄像头，乃至前置补光灯这种“小玩意”，现在也已经越来越少有厂商愿意去投入了。

那么这是否意味着，消费者便没有了“自拍”、“美颜”的需求了呢?从社交媒体上的情况来看，显然并非如此。毕竟各种“美颜相机”类App依然占据热榜，而“高P”、甚至背景扭曲的照片，也依然代表着很多用户对于手机自拍这一功能的客观需求。

 

 

正因如此，就在前两年，那个曾经搞出“ToF 3D美颜”工程机的品牌，在一场技术沟通会上预告了他们基于AIGC、新的自拍美颜体系。

根据当时的说法，新的算法不仅可以对整个人体进行3D建模、实现“3D人体体型调整”，还可以基于AIGC实现人像的“生成式美化”，不仅能修改环境光、甚至可以改变发型、表情、拍出的面部年龄等等。

 

 

看起来是不是感觉很强大?但现实却是时至今日，我们并没有看到任何一个主流手机厂商将如此复杂的AIGC算法用到“自拍”功能上。

请注意，我们不是说没有厂商去用AIGC去做拍照功能，比如小米此前发布的小米14 Ultra，就内置了基于AIGC的超远距离变焦增强功能。它在开启后，就能在某些特定变焦焦段下调用算法去增加变焦后的画面细节。又比如在vivo的一些新机里，AIGC算法也已经被用于美化照片里的背景，比如想在夏天拍出冬天的氛围，它就可以实现。

 

 

但是在将AIGC相关技术运用到自拍这件事上，如今手机厂商就普遍都很谨慎了。很显然这不能简单地以“技术”去进行解释，那么它背后的原因又是什么呢?

从目前各方面的信息来看，或许有如下三重因素的制约。

其一，就是AIGC的训练数据来源。因为众所周知的是，AIGC的先决条件是要以足够的训练数据量，先去“堆”出一个足够大的模型。对于美颜这个需求来说，也就是首先要有一个懂得“画”各种各样足够美人脸信息的AI大模型。

 

 

现在许多图像软件都会添加隐藏水印，以避免被用于AI大模型“学习”

但很显然的是，在这个训练过程中，厂商就需要使用到足够大量的人脸数据去“喂养”AI，以形成它的“审美”。那么这些人脸数据从哪里来，而且它如何确保足够的多样性(以防止最后AI生成的美颜结果“千篇一律”)，就会是个很大的隐患。

其次，即便解决了AI美颜大模型的训练问题，做出了足够强大的AIGC美颜算法，并使得它可以达到“以假乱真”的效果。那么这就会引发另一个担忧，也就是过于强大的美颜算法是否会让自拍P图造假的门槛变得过低，从而带来一些潜在的问题。

而且也正因为生成式AI客观上过于强大、拟真的“创作能力”，这就使得目前绝大多数的相关软件和服务，都会主动为其打上水印，以标明其“非自然”的身份。

但是这样一来，这就会产生一个相当尴尬的结果。那就是但凡消费者真用了“AIGC美颜”，他们固然可以得到一个看起来非常完美的照片，但在其他人眼中，那显眼的(而且很可能是全屏、且无法去除)的“AIGC”水印也会提醒大家，这张照片就是“假得彻底”。如此一来，相信大家也就能想象“AIGC美颜”功能的市场前景，以及它为什么至今也没有主流厂商真正愿意去将其推向市场的原因了。