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changhej

做了一个面部评分站 face-rating.net:模型在浏览器本地跑,照片全程不出设备,求拍砖

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  •   changhej · 14h 34m ago · 559 views

    做了一个面部评分站 face-rating.net:模型在浏览器本地跑,照片全程不出设备,求拍砖

    链接: https://face-rating.net

    这是什么

    一个面部评分工具。一张正面照,浏览器里的图像模型给一个 10 分制的分。不用注册、不用邮箱,照片不上传。目前全站免费,没有付费墙,也没有订阅。

    分数是怎么来的

    1. 浏览器里的关键点模型先测出 478 个面部关键点( MediaPipe Face Mesh ,468 点 + 10 个虹膜点)。这一步不出分数。
    2. 用眼睛的位置把照片摆正、裁到脸部,裁剪时不拉伸五官。
    3. 一个本地图像模型读裁剪图,再读它的镜像版,两次预测取平均,换算成 10 分。
    4. 这个模型是在人类照片评分数据上训练的——所以它输出的是学到的偏好,不是普世审美标准。这点我写在页面上了,不想含糊过去。

    几何读数是另一回事,不参与评分

    同一批关键点还能算出对称性、纵向横向间距、脸型、眼角角度。很多人以为这些是分数的「成分」,不是。分数来自图像模型,几何来自关键点,两者不相乘也不相加。页面上和 FAQ 里我都逐个说明了。

    「本地」具体是什么意思

    模型文件跟页面一起下载,照片和所有中间产物都在浏览器内存里——不上传、服务器没副本、刷新就没了。网站上没有任何一条上传照片的路径。隐私政策里写明:不用你的照片训练模型、不出售面部数据、不把照片或分数给广告方;站上第三方只有 Cloudflare (托管与安全)和邮件服务商。

    现在免费的都有什么

    • 10 分制评分
    • 六项单项工具:Golden Ratio Face Calculator 、Face Shape Detector 、Canthal Tilt Test 、Face Symmetry Test 、Jawline Rating 、Recessed Chin (最后一个用侧脸照)
    • 一篇 guide:Asymmetric Face (不对称脸的原因、哪些偏方没证据、怎么自己量)
    • 结果能存成一张本地生成的卡片,分享与否你自己定

    我刻意没做的几件事

    • 不发布平均分、不发布百分位。 免费分数我根本不收集,也没有有代表性的样本,说你比 X% 的人好看只能说明我测了谁。
    • 不说这是医学、皮肤科或心理判断,也不建议用它决定要不要面诊。
    • 不鼓励跨工具比分数。 不同工具测的可能不是一个量,你上传的多半也不是同一张照片——照片条件带来的差异往往比工具之间还大。
    • 黄金比例那套「美不美」的说法在学术上争议很大,页面上引了四篇论文(含 2024 年那篇质疑它的),出处都放出来你自己判断。

    已知局限

    • 正面照测不准下巴和鼻子的前后突出度,那两个需要侧脸照——2D 的硬限制。
    • 同条件下可复现;换了光线、表情、相机距离数字就会变。变的是照片,不是你。
    • 首次打开要下模型,会等几秒,这也是我最想知道体验好不好的一点。

    想听什么

    • 首次加载模型多久?手机上能忍吗?
    • 分数出来后你会不会想知道「这数是怎么算的」——上面那段讲清楚了吗?
    • 结果页是不是信息过载?
    • 哪个几何读数对你真有用,哪个是废话?

    拍砖随意。要说「这玩意儿助长容貌焦虑」——这个批评我接,所以百分位、排名、平均分我都砍了,分数也不留在服务器上。有更好的做法欢迎提。

    3 replies  •  2026-09-25 16:23:27 +08:00
    guolei1998
        1
    guolei1998  
       11h 13m ago
    试了一个人的三个照片,4.4 分,5.2 分,5.5 分。
    changhej
        2
    changhej  
    OP
       5h 9m ago
    @guolei1998 谢谢实测,而且是拿同一个人的三张照片测——这是最有价值的一种测法,比自己随便传一张有意义得多。

    4.4 / 5.2 / 5.5 这个跨度,和我页面上「已知局限」写的是同一件事:模型看的是照片,不是人。同一张照片在同样条件下重跑,结果可复现;换了照片,它看到的光线方向、镜头距离(焦段会改变五官比例)、表情、头部角度、压缩画质都不一样,分数就跟着动。1.1 分大致就是这个层面的噪声

    但有一个地方想请你帮我判断,它决定我下一步改哪儿:

    如果那三张本身就是不同光线、不同角度、不同表情拍的,这个差距在我预期之内,我会继续把它当噪声解释;但如果三张都是条件接近的正面照(同样的光、同样的距离、都是正面),那 1.1 分就偏大了——说明我按眼睛位置做摆正、裁剪那一步,以及模型对光照的敏感度还不够稳,那是我该修的 bug 。
    guolei1998
        3
    guolei1998  
       7 mins ago
    @changhej 4.4 是笔记本摄像头拍的当前照片。5.2 是大概半年前的我的半身照。5.5 是我一年前的证件照。都是不同光线、不同背景,表情都比较严肃🤭。除了这个分数,其他比例之类的数值都差不太多,这个模型还是挺准的。加油!
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