AI 臉部分析.
原理 · 指南

顏值測試準不準?

短答:它能準確量「比例」,量不到「好看」。下面把我們的算法全部攤開,你自己判斷該信多少。

它量的是什麼

瀏覽器裡的 MediaPipe Face Landmarker 在臉上標 478 個點。我們先用兩眼外眼角連線把歪頭轉正,再從這些點量十項比例:左右對稱、三停、五眼、眼距、臉寬高比、下顎與顴骨、眼尾角度、鼻寬與嘴寬、上下唇比、臉長寬比。每一項和一個常見審美參考值比,越接近分越高,再按權重加總。

權重:對稱 25%、三停 15%、五眼 10%、眼距 10%、臉寬高比 10%、下顎與顴骨 10%,其餘四項各 5%。

參考值:五眼 5.0、眼距 1.0、臉寬高比 1.9、下顎÷顴骨 0.80、眼尾上揚 4°、鼻寬÷嘴寬 0.70、上唇÷下唇 0.70、臉長÷臉寬 1.45;三停和 MediaPipe 標準臉模型的三段比例比。

為什麼要換算:網格的最高點不在髮際線,臉側點在皮膚輪廓外一點,內眼角含淚阜。直接用網格數字,標準臉的五眼會量成 5.9、眼距 1.43。我們拿官方標準臉模型當基準把每一項換算回教科書尺度,換算係數寫在程式碼裡。

總分:50 + 加權分 × 0.48,範圍 50–98。

哪裡準

  • 同一張照片重測,分數完全一樣;這和拿圖問聊天機器人每次不同不一樣。
  • 比例本身量得很準:標記點誤差通常小於臉寬的 1%,對稱、三停、五眼這些幾何量是可靠的。
  • 臉型判斷有明確門檻,可以自己驗算,見六大臉型怎麼判斷。

哪裡不準

  • 2D 照片沒有深度:鼻樑高低、顴骨立體度、下巴前後都量不到,而這些對「好看」影響很大。
  • 皮膚、表情、氣質不在裡面:分數只描述骨架比例。
  • 參考值不是真理:五眼、三停是東亞常用的審美參考,不同文化、不同年代的偏好不一樣;而且很多公認好看的臉並不對稱。
  • 拍照條件會差 3–5 分:廣角鏡頭離臉近會把鼻子放大、臉變寬;抬頭低頭改變三停;側光讓標記點偏移。所以同一個人不同照片有落差是正常的。

所以怎麼用它

把它當「哪一項最值得花力氣」的指標,不當排名。結果卡上的「最該優化的一項」和臉型建議,才是這個工具真正有用的部分;分數本身看看就好。

去測一張

參考文獻

這頁用到的量測與判斷,依據在下面。包含那些不支持我們做法的結論——參考值是文獻裡的常見範圍,不是你該達到的目標。

  1. Farkas et al. (1985). Vertical and horizontal proportions of the face in young adult North American Caucasians: revision of neoclassical canonsPlastic and Reconstructive Surgery 75(3):328–38 · PMID 3883374在 153 名成人身上檢驗九條新古典比例,多數只在少數臉上成立,其中垂直方向的「三庭均等」表現最差。這些比例描述的是一個想法,不是平均的臉。
  2. Khoshab, Donnelly, Sayadi, Vyas & Banyard (2022). Historical Tools of Anthropometric Facial Assessment: A Systematic Raw Data Analysis on the Applicability of the Neoclassical Canons and Golden RatioAesthetic Surgery Journal 42:NP1–NP10 · doi:10.1093/asj/sjab339匯總各族裔的原始量測後發現,沒有任何一組人穩定符合新古典比例或黃金比例,族裔之間差異顯著。這兩套標準都是幾百年前從很窄的人群裡歸納出來的。
  3. Rhodes (2006). The evolutionary psychology of facial beautyAnnual Review of Psychology 57:199–226 · doi:10.1146/annurev.psych.57.102904.190208綜述與統合分析,發現「接近平均」、「左右對稱」與「性別特徵明顯」三者在兩性與跨文化間都被評為好看。這是「量對稱度」這件事本身的依據。