最近，Snapchat推出了一款可以改变性别的滤镜，不用再化妆换衣服戴假发，只需要一键就能实现性别转换。类似滤镜其实已经有很多，但是snapchat这款新品非常真实，保持了用户原有的颜值特征，并且变装效果非常真实。并且据介绍，这个滤镜是实时工作的，并且不需要联网也能运行。比如男生变身女装大佬，会把整体画质和五官变得柔和，磨皮美白，并且自带发型和妆容，连戴帽子时候对头发的渲染处理都非常完美。
Snapchat此功能一出，瞬间被玩坏。比如，用“女变男”的功能给拥抱自己的男朋友一个”惊喜“，让他转头忽然发型自己女朋友变成胡茬大汉。有人还对音乐圈的大佬进行了一番实验，结果喜人。肖邦秒变美少女，巴赫用了滤镜之后，变成了金发妇人。除了性别转换之外，Snapchat还推出了一秒变宝宝功能。当然，很皮的文摘菌也在编辑部实验了一把这款滤镜，效果的确惊艳，玩到停不下来。
这是文摘菌变身后的“女装”扮相，简直要对自己动心了。来看一下美女编辑的“男装”变形过程，女变男的滤镜也很真实，比如“文文”的脸型大小似乎没有改变，只是整体的色调被调黑，下颌变宽，加上了一撮小胡子，以及把长发藏了起来。买家测评：整体比较满意。不仅素人，这款滤镜还吸引了谷歌大脑工程师Eric Jang，他也很认真的对这项功能做了全方面的测评。
Eric Jang认为这个效果一定是机器学习在起作用，因为它会从训练过的数据中提取一些数据进行渲染。关于背后的原理，Eric Jang猜测可能采用了CycleGAN架构，数据集采用的是Snapchat运营这8年用户上传的数据。初步估计，光自拍照就有数十亿张！CycleGAN的创新点就在于其能够在没有成对训练数据的情况下，将图片内容从源域迁移到目标域。
CycleGAN在训练时，只需要将源域的图片和目标域的图片作为输入即可，这里并不要求源域跟目标域的图像内容是匹配的。简而言之，CycleGAN可以帮助你训练一个网络，这个网络可以把一组数据集（输入域）中同样风格的图片转换成另一组数据集（目标域）里纹理的图片。