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Magic Expression 魔法表情

魔法表情 Magic Expression 项目首屏,展示手持手机与实时情绪生成体验

从「表情修补」到「情绪表达」的AI体验创新
设计侧发起,推动Mate80系列TOP5 (5/44)卖点功能落地。

✦  角色
主设计
体验策略
✦  周期
2025
10–12
✦  使用率
1.67%
→ 2.37%
✦  NSS
63.28
→ 71.58

AI 能力需要被转化为
用户可感知
的卖点。

2025 年,我负责图库编辑方向。在 Mate80 系列卖点规划中,AI 是重点方向。 但对于机产品而言,真正重要的不是堆叠模型能力,而是如何把 AI 能力转化成用户能理解、愿意使用、愿意传播的体验价值。

图库编辑本身具备很强的 AI 能力承载空间,但过去很多功能更多停留在「工具能力」层面,用户知道它能修图,却不一定能感知到它有什么新鲜感、情绪价值和社交传播潜力。

TOP 问题发现:照片构图很好,但人物表情不自然;相关编辑能力使用率仅 1.67%
TOP 问题发现:合照或人像照片中,用户常遇到人物表情不自然、没管理好的问题。虽然系统已有相关功能,使用率却只有 1.67%。
用户回访调研:用户没有把现有能力理解为一个有趣、好玩、值得主动使用的 AI 功能相册工具栏与人物情绪照片拼贴
用户回访发现:连拍依赖、场景有限与用户弱感知共同造成了低使用率和低评价。

用户要的不是一张更标准的脸,
而是一个更像自己的表达

一次偶然的发现让我们开始思考,为什么表情包可以被用户广泛使用、传播。 不是因为它“修得更正确”,而是因为它承载了情绪、个性和共鸣。我们是否应该转变思路, 让这个功能从基础的“修补功能”,变成一个更具记忆点的趣味功能?

用户用表情图表达‘俺真没招了’、‘事情终于有了新的进展’和‘善良人格消失中’等情绪语境
情绪样本说明表情图的传播并非源于标准化修图,而是因为它承载了情绪、个性和共鸣。

从「表情修补」到 「情绪表达」

保留工具属性的同时
提升情感价值

如果只是解决“表情不好看”,功能会停留在工具层面,用户只有在照片出问题时才会想起它。 但从年轻化卖点出发,我们希望它不仅是修图工具,而是一个可以产生个性表达、情绪共鸣的功能。

主动推荐功能
提升功能显性化程度

即使功能体验提升,如果入口埋得深,用户仍然无法触达,也无法转化为使用率和卖点价值。 因此我们不仅要设计功能本身,还要设计引导用户使用的机制。

设计目标

  1. 好理解

    让用户一眼知道功能能做什么,不需要理解复杂的 AI 逻辑。

  2. 易使用

    降低实时生成过程的操作难度,让用户知道如何调整。

  3. 易触达

    在最可能需要的场景主动露出,减少入口查找成本。

  4. 有记忆点✦

    通过魔法、镜子、舞台聚焦等隐喻,强化情绪价值与传播感。

实时生成表情主场景:用户像照镜子一样预览并调整自己的情绪表达

✦  STRATEGY 01 · 设计策略一

换情绪,
照镜子 一样简单。

原本的表情优化更像一个后期修补工具。它解决的是照片拍坏后的补救问题,但由于前期技术限制,用户动机较弱, 即使补全技术,也不具备明显差异化。如果要成为 Mate80 的 AI 卖点,它必须让用户有欲望去尝试,眼前一亮同时, 对外传播时具备差异化和记忆点。

因此,我提出“实时生成表情”的概念:用户可以通过相机实时生成并动态调整表情,像照镜子一样看到自己的情绪变化, 再将变化后的表情应用到照片中。

这让功能从“表情修补”变成“创造新的情绪表达”

✦  STRATEGY 02 · 设计策略二

两条生成路径,
适配不同创作习惯

在推进过程中,我们意识到 Mate 系列用户并不完全是单一年轻群体。除了追求新鲜感的用户, 也有大量用户偏好简单、直接、低学习成本的功能。

因此,我将体验拆成两条路,保证简单与个性化的双用户诉求。

一键统一情绪路径:从多张合照选择到多人表情统一的连续界面

一键统一情绪

面向合照、会议照、家庭照等真实场景,用户并不一定需要夸张表情,而是希望画面中的人物情绪自然统一。

我们通过 PAD(情绪位置)提取适合合照的表情,与典型 AU 组合(肌肉动作机理)结合,生成眼、眉、嘴的可控形状参数组, 确保大家在同一情绪下,但表情不是完全相同的。

保留原有单人表情调整功能,并提供除了连拍表情外的更多素材选项,如动图提取、相册提取;若没有任何可选项, 则提供 AI 模版,确保功能在各种场景均可用。

实时驱动表情生成路径:从原图聚焦人物、进入实时驱动到生成新表情原图、连拍生成和模版生成的浮动选择画廊

实时驱动表情生成

面向年轻用户和创意表达场景,我们提供更有探索感的实时驱动能力。当用户聚焦一位用户后,即可发现实时驱动入口; 当没有合适的表情可替换时,即可使用实时驱动生成。

✦  STRATEGY 03 · 设计策略三

魔镜环
让 AI 生成状态可被感知

在实时驱动表情生成中,算法逻辑与体验感知存在冲突:

  1. 算法侧:实时计算聚焦面部区域,容易造成面部与背景割裂,边界生硬
  2. 体验侧:界面仅展示生成结果,不展示完整相机流。当用户未对准面部时,容易出现延迟、变形或生成失败,用户难以理解原因

因此,我们在人脸周围加入一道光环提示层,作为“镜子边缘 + 状态反馈”的视觉媒介。

魔镜环不是装饰,而是把算法的不确定性转化为用户可理解的操作反馈

  1. 聚焦生成效果营造沉浸氛围
  2. 魔镜环状态说明
  3. 提亮层画面聚焦
  4. 实时生成AI 生成内容
  5. 聚焦层画面聚焦
  6. 弱化层画面聚焦
  7. 背景层氛围烘托
  • ✦  魔镜环的优势弥补不足,提升体验
  • 遮挡边界弥补算法缺陷,弱化面部生成区域与画面的割裂感
  • 姿态引导弥补无相机流带来的未知感,提示相机取景状态
  • 记忆点强化魔法表情的视觉识别度,增加界面智能感
人物面部位于魔镜环中,系统正在分析表情
表情分析中
当前状态:最佳位置位置合适,请保持不动

✦  STRATEGY 04 · 设计策略四

沉浸式编辑画布

在表情驱动场景中,我们发现编辑图片时,内容区域与工具区域经常显得割裂,尤其是这种强调“舞台聚焦”的功能,如果界面氛围不足,就会削弱魔法感和沉浸感。

于是我们尝试让背景和工具区产生相关性,通过双层空间光效(内容辉光 + 取色渐层),让画面与工具产生呼应。设计反哺整个编辑平台,高端精致感提升 2.8 分。

多组照片在沉浸式编辑画布中的环境光效果展示

当前展示三组默认效果

年轻人在林荫街道拍摄合照的场景

✦  STRATEGY 05 · 设计策略五

在遗憾产生时,
提供解决方案

当功能体验打磨完成后,我们再次回看用户反馈,发现一个关键问题:

功能体验提升并不等于用户会使用。很多编辑功能最大的问题不是不好用,而是用户根本不知道它存在。

因此,我进一步推动功能推荐机制设计。

拍摄后点击大图查看,照片人物显示可编辑提示
拍摄后,点击大图查看流光示意可修图。为避免打扰,仅在功能上新,且用户未使用过时出现。提醒 3 次。
大图放大后出现适合当前照片的修图功能提示
大图放大查看用户意图明确,直接出现适合的修图功能气泡提示
从拍摄、查看后重新拍摄到引导用户使用功能拯救废片的推荐旅程
操作阶段用户行为功能推荐建议
任务开始用户目标模糊弱推荐,避免打扰
动作执行用户行为清晰基于上下文明确推荐
任务断点用户卡住或失败强引导,帮助解决问题
总结延展用户完成任务推荐下一步操作

设计驱动
技术赋能 体验优化。

功能使用率2.37%

↑ from 1.67%

NSS 用户评分71.58

↑ from 63.28

月人均使用9.88次

持续增长

发布会卖点TOP 5/44

AI 卖点功能

发布会展示魔法表情变脸能力
发布会
博主测试魔法表情替换效果
博主测试
门店演示场景预留卡
门店演示

✦  我的成长

我在项目中承担的是主设计与体验策略推动角色,有以下关键任务:

  • 从用户痛点和业务目标出发,重构功能定义。
  • 推动项目目标确立,从“表情替换”升级为“情绪表达”。
  • 带领 2 位设计师完成视觉、动效方案打磨。
  • 与算法团队协作,针对模型限制制定体验补偿方案。
  • 推动单点功能经验反哺整体编辑界面能力。
  1. 用户价值:用户真正需要的是更自然、更有趣的情绪表达。
  2. 业务价值:年轻化转型需要更具传播感的 AI 功能。
  3. 技术价值:实时驱动和魔镜环能反向推动算法能力在更具体场景中打磨。

✦  项目复盘

做的好的:

  1. 没有停留在功能优化,而是重新定义了用户价值。
  2. 用体验策略补偿技术不确定性。
  3. 将单点功能沉淀为系统能力。

不足之处:

由于项目提出时已经处于 Mate80 交付中期,算法与技术打磨时间不足,部分能力只能分阶段交付。例如主动推荐能力未能在首个版本完整落地。

复盘后,我们建立了与算法团队更前置的协作机制:

  • 定期开展前沿技术分享与概念讨论
  • 设计侧提前输出概念方案和目标场景
  • 算法侧基于概念方案提前启动预研

✦  NEXT PROJECT · 下一个项目

Search Experience

Search Experience:以回忆卡片与情境搜索组织个人影像的移动体验