經常刷短劇，短視頻的各位差友，應該對這張臉不陌生。

沒看過的人可能以為這是哪個新晉網紅，實際上，這是最近在各種視頻里，反反復復出現的一張 AI 生成臉。

五官精致，眼睛夠大，鼻子夠小，皮膚永遠白皙，永遠柔光濾鏡，嘴角弧度剛剛好。

如果是真人站在面前，估計世超都舍不得嘴一句。可就是這么一張看起來人畜無害的臉，卻被狠狠地 “ 網暴 ” 了。

倒不是因為她有多難看，而是她就像 AI 界帶資進組的關系戶一樣，看點啥都有她出演。

校園里的白月光是她，古裝劇里的大小姐還是她。

五六歲的小女孩是她，七八十的老太太還是她。

再仔細一看，woc，怎么旁邊系著頭巾的大爺還是她？？？

每天打開手機看到的全是同一張臉，刷短視頻愣是刷出了被偽人包圍的恐懼感。

而隨著發現的人越來越多，到處都是網友鋪天蓋地的吐槽：

“ 這張臉，我快看吐了。”

“ 現在看到這張臉就生理性厭惡。”

“ 有多少人看見她就反感？”

也有人納悶了，這 AI 怎么生成的人全一個樣，到底是偷了誰的臉？

評論區有猜某已封號女主播的，有說像演員李川的，還有說像樸燦烈他姐姐的。。。你還真別說，國內國外，男的女的看起來都能沾點邊。

但問題是，猜來猜去也沒個準信。因為比起具體的哪張臉被偷了，這更可能是從 AI 的審美流水線上，被反復捏出來的，一個本不存在的 “ 平均標準臉 ”。

那這張臉到底是怎么來的呢？

不信邪的世超，干脆把 Seedance、可靈、海螺、HappyHorse 這些主流視頻模型挨個試了一遍，在實驗的過程中，還真發現了一點規律。

我們給所有模型兩次機會，相同的 “ 女生騎自行車 ” 提示詞，按理說，它們每次生成的臉都會不一樣，甚至有時候跳亞洲人，有時候跳外國人，這才是大模型的天性。

因為咱們只限定了性別，沒有任何其它提示，不只是人臉，它應該隨機生成任何國籍，任何膚色，任何發型穿著等等，完全不一樣的人。

可實際上，同樣的提示詞，幾乎所有模型兩次生成的都是一樣的臉，穿著打扮，背景環境，拍攝角度，全基本相同。

在 Seedance 2.0 Fast 這里，世超更是找到了和開頭一模一樣的 AI 臉，看來這就是萬惡之源了。

如果只有一個模型犯錯，也許是它的問題。但要是所有模型同時喪失了多樣性。。。世超研究了一下，發現這里面可能有兩層原因。

第一層，常用視頻模型的差友應該都知道，視頻模型對提示詞是非常敏感的。有時候一個詞，幾個字的排序，都可能影響生成的最終效果。

而為了讓大伙兒能盡量穩定地每次抽卡出金，我們的提示詞往往在生成的后臺會被二次優化。

以前 “ 提示詞增強 ” 會作為一個單獨的按鈕放在一邊，用戶可以開掛，也可以原提示詞直接沖。但世超翻了不少平臺，似乎現在很少見了，提示詞潤色成了默認項。

比如我輸入的是 “ 女生正在騎自行車，邊騎邊笑 ”，而被優化后實際輸給模型的提示詞，就可能變成了：

“ 一個年輕漂亮的亞洲女孩，在陽光明媚的林蔭道上騎自行車。她皮膚白皙，五官精致，大眼睛，小鼻子，長發自然飄動，穿著白色連衣裙，臉上帶著甜美微笑。鏡頭為中近景，柔和自然光，淺景深，電影感畫面，清新唯美風格，人物表情自然，動作流暢，畫面高清寫實。”

一次兩次看，這叫提示詞優化，成千上萬次都這么補，可不就成流水線了嘛。

所以，在世超修改提示詞，對外貌進行一些特征描寫以后，右下角的臉明顯不一樣了。但沒有額外環境提示，女生依然騎在林蔭道上。

不過，五官精致也分很多種，世界上美女那么多，為什么 AI 認的就這一個？

這就來到了第二層原因，圖像、視頻模型天生就有審美偏見。

去年一篇發表在《 Nature 》上的論文，就明確地討論了這個問題。他們在研究中發現，如果你指定一個種族，模型搖出來的臉，個個都像親兄弟。

這樣的審美偏差最開始來自數據，比如大部分人喜歡網紅臉，它們自然會被打上美女的標簽。模型啥也不懂，反正以后提示美女，往這個方向靠就完事了。

模型在訓練過程中，還會進一步放大這種偏見，導致相同的特征提示詞，生成的臉越來越像。

另外，視頻模型為了關注前后一致性，還可能進一步加劇審美同化。

畢竟視頻模型生成的人臉，不光要好看，還要穩，要保證幾十幀上百幀，前后左右都像一個人。

所以模型也會天然偏愛那些更容易維持一致性的臉，五官對稱，輪廓標準，特征不極端，表情好控制，轉頭不易崩。

總之，平臺喜歡安全漂亮的，用戶喜歡短劇網紅的，模型喜歡穩定標準的，三邊一合計，讓大伙兒看吐的臉就誕生了。

說實話，不只是最近廣為流傳的那張，幾乎所有 AI 生成的毫無缺陷的美女，世超都不大喜歡。

來源：小紅書 @Alexander

讓 AI 臉進入我們的信息流，堪稱一次無意促成的大型賽博異化實驗。

沒有現實對照的臉，在無數網紅數據的洗滌蒸餾下誕生。

而當它們擠兌我們刷手機的時間，取代曾經各色各樣真人美女的時候，世超感覺相當難受。因為我們對世界的感知，對審美的定義正在被 AI 壓迫。

所以，大伙兒反感 AI 臉，一方面也許是那種不真實帶來的恐怖谷效應，其實也有對同質化的本能抗拒。

有人說，AI 視頻以后應該越來越清晰，越來越細節，越來越像真人，等大家分辨不出來真假的時候，就會喜歡了。

但世超覺得，就算技術能做到真假難辨，我們也無法愛上一張完美假臉，沒有靈魂。

撰文：莫莫莫甜甜

編輯：江江 & 面線

美編：素描

圖片、資料來源：

《AI-generated faces influence gender stereotypes and racial homogenization 》N AlDahoul

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