在youtube Shorts相機(jī)里，每個(gè)人都能「千變?nèi)f化」。

可以是卡通角色、萬(wàn)圣節(jié)僵尸，甚至能立刻擁有粉色水光肌，效果自然又流暢。

最神奇的是，這些特效是直接在手機(jī)上實(shí)時(shí)生成的。

那么問(wèn)題來(lái)了：YouTube是怎么把十幾個(gè)G的大模型，塞進(jìn)手機(jī)里的？

大模型塞進(jìn)手機(jī)：YouTube的「瘦身術(shù)」

生成式AI模型的效果確實(shí)經(jīng)驗(yàn)，但卻有個(gè)致命問(wèn)題：太大、太慢。

像StyleGAN、Imagen這類模型，只有在服務(wù)器上才能跑動(dòng)。

因此必須要解決的問(wèn)題，就是讓濾鏡在手機(jī)相機(jī)里即時(shí)生效。

瘦身關(guān)鍵：知識(shí)蒸餾

YouTube的思路，是把龐大的生成模型「瘦身」，變成一個(gè)專門為移動(dòng)端設(shè)計(jì)的小模型。

這個(gè)過(guò)程靠的是一套叫知識(shí)蒸餾的方法。

簡(jiǎn)單說(shuō)，就是「老師–學(xué)生模式」。

大模型先當(dāng)老師，生成各種示范；小模型則是學(xué)生，一點(diǎn)點(diǎn)模仿，直到學(xué)會(huì)獨(dú)立完成任務(wù)。

老師是動(dòng)輒幾十G的龐然大物，學(xué)生則是輕巧的UNet+MobileNet架構(gòu)，能在手機(jī)GPU上輕松跑到30幀。

不過(guò)，真正的教學(xué)過(guò)程遠(yuǎn)比想象中復(fù)雜。

打磨細(xì)節(jié)：迭代蒸餾

工程師們不是「一次教完」，而是采用迭代式蒸餾。

大模型不只是給學(xué)生出題，還會(huì)在過(guò)程中不斷測(cè)試：給人臉戴上眼鏡、加上遮擋，甚至模擬手擋臉的場(chǎng)景。

學(xué)生在學(xué)習(xí)時(shí)，也不是簡(jiǎn)單照搬，而是要同時(shí)滿足多種標(biāo)準(zhǔn)：畫(huà)面數(shù)值對(duì)得上、看上去相似、自然不突兀，還得兼顧美感。

整個(gè)過(guò)程就像是反復(fù)刷題：學(xué)生交卷，老師挑毛病，再調(diào)整參數(shù)繼續(xù)練。

YouTube 的蒸餾流程：大模型先生成前后對(duì)照的圖像對(duì)，小模型在此基礎(chǔ)上不斷學(xué)習(xí)，并通過(guò)超參數(shù)搜索迭代優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)如「永不眨眼」這樣的實(shí)時(shí)特效。

工程師們甚至用上了神經(jīng)架構(gòu)搜索，自動(dòng)幫學(xué)生找到最合適的「學(xué)習(xí)內(nèi)容」，讓它既高效又穩(wěn)定。

經(jīng)過(guò)一輪輪打磨，小模型終于真正掌握了大模型的本事。

在Pixel 8 Pro上，只需6毫秒就能完成一幀運(yùn)算，iPhone 13大約10 毫秒，完全滿足實(shí)時(shí)30幀的要求。

怎么保證還是你：PTI做擔(dān)保

生成式AI在做特效時(shí)有個(gè)通?。核粫?huì)在原圖上疊加效果，而是會(huì)重新生成整張人臉。

結(jié)果往往是膚色變了，眼鏡沒(méi)了，甚至五官都會(huì)變形，看上去完全不像本人。

這就是「inversion problem」——當(dāng)模型把人臉轉(zhuǎn)到潛在空間時(shí)，沒(méi)能忠實(shí)還原身份特征。

YouTube想到的解決方案是Pivotal Tuning Inversion (PTI)。

可以把它理解為：在加特效之前，先讓AI學(xué)會(huì)精準(zhǔn)地「認(rèn)清你是誰(shuí)」。

原始圖像會(huì)先被壓縮成一個(gè)潛在向量，生成器用它畫(huà)出一張初步的臉，但往往細(xì)節(jié)不到位。

于是工程師讓生成器反復(fù)微調(diào)，讓膚色、眼鏡和五官逐漸被校正回來(lái)。

等身份被牢牢固定之后，再往里面加風(fēng)格向量：比如笑容、卡通效果或者妝容。

最后生成的畫(huà)面，看上去就是「還是你，只是換了個(gè)風(fēng)格」。

圖：PTI的完整流程：從輸入人臉，到生成初始inversion，再經(jīng)過(guò)多輪微調(diào)，最后在保留身份特征的前提下疊加特效，得到最終圖像。

換句話說(shuō)，PTI保證了這些AI特效更像化妝，而不是換臉。

手機(jī)里的流水線工廠：MediaPipe加速管道

訓(xùn)練出輕量級(jí)的小模型只是第一步，真正的挑戰(zhàn)是如何穩(wěn)定地在手機(jī)上運(yùn)行。

為此，YouTube選擇了MediaPipe——Google AI Edge的開(kāi)源多模態(tài)ML框架，用它來(lái)搭建端側(cè)的完整推理管道。

整個(gè)流程可以分成四步：

首先，通過(guò)MediaPipe的Face Mesh模塊，識(shí)別出視頻流中的一個(gè)或多個(gè)人臉。

接著，由于學(xué)生模型對(duì)人臉位置很敏感，系統(tǒng)會(huì)把檢測(cè)到的臉進(jìn)行穩(wěn)定裁剪和旋轉(zhuǎn)對(duì)齊，保證輸入一致。

之后，裁剪后的圖像被轉(zhuǎn)成張量輸入學(xué)生模型，特效（比如微笑、卡通風(fēng)格）在這一環(huán)節(jié)實(shí)時(shí)生成。

最后，模型輸出的人臉圖像再被無(wú)縫拼回到原始視頻幀中，讓用戶看到連貫自然的最終畫(huà)面。

圖：MediaPipe在端側(cè)的完整推理流程：先檢測(cè)人臉并穩(wěn)定對(duì)齊，再送入學(xué)生模型生成特效，最后拼回視頻幀，整個(gè)過(guò)程在毫秒級(jí)內(nèi)完成。

通過(guò)GPU加速，Pixel 8 Pro上的推理延遲被壓縮到約6毫秒/幀，iPhone 13 GPU約10.6毫秒/幀。

對(duì)用戶來(lái)說(shuō)，就是打開(kāi)相機(jī)就能體驗(yàn)到順滑的AI特效。

不只是美顏：YouTube的實(shí)時(shí)AI秀場(chǎng)

這套技術(shù)已經(jīng)在YouTube Shorts上全面鋪開(kāi)，創(chuàng)作者們能直接用上幾十種實(shí)時(shí)特效。

想要時(shí)刻掛著微笑？用Always Smile，哪怕你本人此刻面無(wú)表情，鏡頭里也會(huì)立刻咧嘴笑開(kāi)。

想玩點(diǎn)驚悚？萬(wàn)圣節(jié)專屬的Risen Zombie，分分鐘把你變成剛爬出來(lái)的喪尸。

這些濾鏡已經(jīng)讓Shorts里的創(chuàng)作方式發(fā)生了質(zhì)變：不是貼圖，而是AI量身繪制。

但這只是開(kāi)始。

YouTube正在測(cè)試用Veo模型，可以把一張靜態(tài)圖片生成完整的視頻片段。

用戶只需要一張自拍或者一幅手繪，就能在手機(jī)上變成一段動(dòng)態(tài)短片。

這意味著，未來(lái)的YouTube Shorts不只是拍視頻加濾鏡，而是隨手一張圖，就能生成一條視頻。

創(chuàng)作者的門檻會(huì)進(jìn)一步降低，AI會(huì)更深地嵌入每個(gè)人的創(chuàng)作過(guò)程。

從實(shí)時(shí)濾鏡到一鍵生成短片，YouTube正把AI變成創(chuàng)作者的隨身畫(huà)筆。