當你老了……不用等到變老，你就能看到自己變老後的模樣。只要在FaceApp上提交一張照片，系統會根據算法返還一張你變老的照片。
那是一張張栩栩如生的蒼老面孔，眼角下垂、皺紋橫生，五官卻又有著提交者絕無僅有的神韻。千人千面正是FaceApp算法的神奇之處，有人甚至能從照片上看到祖輩的影子。這些一鍵變老的照片活躍於各類社交平臺上，不乏知名明星「帶貨」推薦。最火爆的時候，每天新增用戶數量在70萬人左右。
FaceApp的技術能做到將人像照片進行造型轉化，比如把哭臉變成笑臉、男女性別互換等28種功能。最厲害的就是「一鍵變老」。
FaceApp是一款俄羅斯開發者開發的應用。多位人臉識別、人工智慧（AI）從業者對第一財經表示，國內相關修圖、直播軟體不乏變老功能，FaceApp特殊之處在於算法和背後的數據，深度生成卷積神經網絡(一種深度學習算法)、海量數據，使得變老照片高度精準。但業內已經在討論，這款App存在過度使用用戶數據的行為。
這不是變臉、捏臉軟體第一次闖入大眾視線，中國的臉萌、韓國的Zepeto亦曾風靡一時。這些軟體的路徑是相似的，消退速度和火爆速度一樣快，被行業稱為「月拋型」軟體。
技術上有何難點？
「我立刻把照片刪了。那就是我本人，可是衰老得可怕。我變老後真的就是這樣子嗎？跟我奶奶一模一樣，太神奇也太可怕了。」App用戶鄭一飛對第一財經稱，「P圖也能把人P老，但是沒這麼逼真。」
國產特效軟體中，天天P圖、美圖等軟體有變老效果，抖音也有變老濾鏡。但這些App並不像FaceApp一樣大行其道，這是因為FaceApp更為仿真。
騰訊優圖實驗室相關技術人員對第一財經表示，P圖、抖音等主要在用貼紙、圖像融合的方式做出變老效果，但也受到貼紙圖案影響；深圳雲天勵飛技術有限公司算法工程師馮展鵬對第一財經表示，以做蛋糕來類比，P圖、抖音等濾鏡是使用固定模板做出款式相同的蛋糕，而FaceApp則是根據原材料的特性做形狀各異的蛋糕。
傳統的變老功能類似於人工修圖。美圖公司（01357.HK）美圖影像實驗室MTlab相關負責人對第一財經表示，此類修圖會根據經驗和想像中人變老後出現的特徵對圖像做相應修改，例如在一些常見皺紋區域添加抬頭紋、法令紋、眼角紋等皺紋，增加色斑、使皮膚下垂等來達到變老效果，更改特點及更改方式是由人工選定及操作的。
而FaceApp是用深度生成卷積神經網絡實現變老等圖像變換效果的，「變老可能不止我們能想到的皺紋、色斑或皮膚鬆弛等部分，會包含更多細微差別，神經網絡則可以對人像每個像素點做像素級別更改，以得到最後的結果。」
這使得FaceApp的變臉效果更加精準。利用神經網絡實現一鍵變老在技術上有何難點和缺點？FaceApp曾提到過，技術上最大的難點是神經網絡生成照片的真實性問題。
「臉的邊緣可能有點扭曲，某些部位可能會出現奇怪的紋路等。這些圖像並不存在於真實世界，是由神經網絡生成的，如何讓生成的圖像接近真實圖像，甚至分辨不出是真實圖像還是網絡圖像是技術難點，也是十分有趣的部分。」前述美圖影像實驗室MTlab相關負責人稱。
騰訊優圖實驗室相關技術人員則稱，FaceApp變臉的另外一個難度是手機算力比較低，一般很難支持這種運算量，加上照片場景豐富角度各異，很難做成通用、穩定的效果。
另一方面，多位深度學習從業者指出，FaceApp算法難題並不大，中國公司也能開發出相似軟體，這款App真正的難題是數據，如果要利用神經網絡實現高精準的預測，需要人從年輕變老照片對比的海量數據。
FaceApp也被質疑過度使用用戶數據。根據FaceApp的服務條款，FaceApp公司擁有用戶照片的免費使用權，且永不過期、不可撤銷，而且還可用於任何目的，可用於任何人。
這也意味著，FaceApp極有可能使用用戶數據進行學習和訓練。
月拋型軟體的未來
前有臉萌、後有Zepeto，此類軟體特點是在技術、玩法或功能上至少有一項上前無古人，並憑藉這個優勢突然間風靡大街小巷，成為霸屏的爆款。另一方面，此類軟體生命周期往往很短，留存率是它們的難題，商業空間更是缺乏想像力，沉寂和火爆一樣快。
早有從業者給FaceApp們下了定義：月拋型軟體。
一位不願透露姓名的投資機構合伙人稱，FaceApp不是該機構的投資對象，目前而言看不到這款軟體的商業前景。
FaceApp能否打破「月拋」魔咒，找到更多商業場景？在美圖影像實驗室MTlab負責人看來，變老技術背後的生成網絡技術是有廣闊的商業場景，它不僅可以用來變老，也可以用於圖像和視頻的修復、編輯、增強等。甚至未來可以應用於動畫電影製作、電影特效場景製作等等領域，有比較大的商業應用空間。
「技術本身要有適合的應用場景才能體現出價值。之前有的App火過一陣就沉寂了，主要還是因為其應用場景不是消費者的剛需，所以說技術的精進和應用場景的探索都是AI技術落地所必須考慮的點。」該負責人稱。
在騰訊優圖實驗室相關技術人員看來，單個技術本身可以做成一個爆款，但長期來看，要做成流量平臺或者工具平臺，靠爆款技術吸引用戶才是比較靠譜的。
流量向巨頭匯聚，初生公司即便有創新技術和應用場景也很難留住客戶。當用戶熱情退卻，月拋型軟體的未來在哪兒？一個很好的例子是，中國大量面部識別、人工智慧初創公司切入B端。
是以能看到，除了開啟手機P圖時代的美圖，面向C端用戶的變臉、捏臉的軟體多數由已經凝聚流量的公司開發，如騰訊、抖音等；初創公司則傾向於to B，向企業提供服務。
「toB應用更側重於結合技術和銷售，而toC應用更側重於結合技術和產品。相對而言，做成一款toC產品的不確定性更強，因此一般的創業公司往往會選擇從toB業務切入市場。」前述美圖影像實驗室MTlab相關負責人稱。