抖音特效还能解决增长焦虑吗?


抖音特效还能解决增长焦虑吗?

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抖音成长为一个日活高达6亿的国民级App , 在不知不觉中 , 已经改变了用户内容消费的习惯 。 它成为我们信息的重要来源 , 放松一笑的原因 , 关注他人生活的方式 , 看到更广阔世界的窗口 。 更重要的是 , 越来越多的用户成为创作者中的一员 , 让平台上的内容更加丰富充盈 。
抖音特效还能解决增长焦虑吗?

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关于抖音的成功 , 分析讨论甚多:短视频的形式、千人千面的精准算法、魔性洗脑的音乐……以及 , 它降低了视频创作的门槛 , 让这种表达方式成为每个普通人都触手可及的 。
其中一个关键的因素 , 就是特效 。
人们为何钟情抖音
据《抖音特效数据报告》 , 2021上半年 , 抖音平台平均每天上线超过100个新款特效;平均每五个投稿里 , 就有一个使用特效 。
根据用户的投稿数排名 , 今年 , 新春期间用鼻尖画出窗花的特效工具“窗花剪剪”是抖音用户最爱互动特效 。 其后依次是美美萌萌的“奶瓶面膜”、春节主题的“牛年大吉”、带点沙雕感觉的“追不上我吧”、以及赛博朋克风格的“彩虹兔” 。
“奶瓶面膜”和“完颜彩虹兔”特效火爆 。
有意思的是 , 不同年龄段的人爱用的特效也各具特色 。 60后用户偏爱脑洞大开的特效 , 类似“多重影分身” , 在网上冲浪、唱歌跳舞上 , 创意完全不输年轻人;70后的主题是世界充满爱 , 喜欢用特效传递祝福;80后则利用特效来实现各种各样的创意表达;90后对美很执着;00后对成为酷哥酷姐情有独钟 。
持续创造爆款特效 , 为用户提供新鲜的玩法 , 靠的不是运气 。 背后是一套“技术+设计+运营”体系 , 具有强大的技术和工程能力 。
举个例子 , “漫画脸”特效一时间风靡平台 , 这是抖音第一款重点孵化、多团队协作完成的风格类特效 , 可以将人像变为漫画风格 。 如何将画面效果做到“精致美”又“极致像”?技术和设计团队的同学经历了数月的优化调整 。
首先 , 确立接近预期效果的漫画风格 。 团队在无数次的筛选甄别之后 , 选中一种结合日漫、国漫元素的风格 , 细节丰富、颜色通透、形象阳光 , 与平台调性相符 。
接下来 , 需要借助计算机视觉中一类常用的神经网络GAN(Generative Adversarial
Network , 生成对抗网络) 。 GAN中包含一个生成器和判别器 , 简单来说 , 生成器负责画漫画 , 判别器负责审核 , 双方互相磨合 , 逐渐接近目标效果 , 其整体也就学会了自动生成 。 为了优化出最佳的效果 , 团队更新迭代了1000多版 , “最夸张的时候公司有几百张显卡在同时跑这个试验” , 抖音设计中心负责人王运恢在一次抖音技术开放日活动上分享 。
“经过这一场调优 , 整个团队基本称得上火眼金睛了 , 都是像素眼 , 能够特别轻易的分辨一些差异 , 能够知道什么样是好的 , 什么样是不好的 , 团队对效果的理解包括审美 , 都有所提升 。 ”王运恢说 。
与此同时 , 设计师们也在打磨细节 , 精益求精 。 20-30人的设计团队把所有人的五官类型几乎都画了一遍 , 眼睛、瞳孔、鼻子、发型等等 。 最终上线的版本中 , 人物面部线条流畅柔和 , 整体清新阳光 , 还具有个人辨识度 。
团队经历一次次试验 , 最终优化出最右呈现的效果 。
总结起来 , 这些用户手上易用方便的特效 , 都是团队技术和设计打磨的成果 。 核心是CV(Computer vision , 计算机视觉技术)和CG(Computer

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