大家好，我是 Omoggle (omoggle.site) 的开发者 。
最近国外有个叫 Omoggle 的“颜值对战”随机视频网站很火，带火了 Looksmaxxing （颜值提升）和 PSL Score （面部评分）的圈子。
我看了一圈市面上的颜值打分工具，发现都有一个通病：光给你打个分（甚至有时候打分还很低），让人产生容貌焦虑，但从来不告诉你“怎么变好看”。
作为程序员，我觉得这不合理，AI 应该能做得更多。于是我花时间撸了这个工具：Omoggle Glow-Up。
👉 体验地址： https://omoggle.site
💡 核心亮点：不仅是打分，更是“改造路线图”
用户上传一张自拍后，系统在 15 秒内会做两件事：
- 多维打分： 接入 Gemini 2.5 Flash，多模态评估面部的对称性、下颌线、皮肤、眼角倾斜度等，给出一个客观的 PSL 分数。
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生成 8 种改造方案： 这是核心功能。我接入了 AI 绘图模型（ nano banana ），采用控制变量法，针对你的照片生成 8 种不同的“变帅/变美”渲染图。
- 比如：换 3 种适合你脸型的发型
- 比如：加上不同修剪风格的胡须（看看你适不适合留胡子）
- 比如：调整光线（模拟摄影棚打光，让你知道光线多重要）
- 比如：清理皮肤瑕疵、甚至调整面部微表情
你最终拿到的是一个直观的 Before/After 对比图卡片，你可以清楚地看到：“如果我换这个发型，我的分数能提高多少”。
🛠️ 技术实现与隐私保护
在开发过程中，重点优化了以下几点：
- 速度： 打分大概 2 秒，8 张渲染图是并发处理的，基本控制在 15~25 秒内出全套结果。
- 真实感： 刻意限制了 AI 绘图的自由度，追求的是“真实的你换了个发型”，而不是“加了重度美颜滤镜的卡通人”。
- 隐私优先（ Zero-storage ）： 知道大家对上传正脸照有顾虑，所以后端设置为处理完毕后秒删照片，绝不留存训练数据。
💬 期待 V 友的反馈
目前产品刚上线（首次扫描是免费的），网站针对移动端和桌面端（甚至 OBS 推流比例）都做了适配。
想请 V 站的大佬们帮忙体验一下，并吐槽几个问题：
- Gemini 2.5 的评分体感如何？（大家觉得给的分数客观吗？还是太严苛了？）
- AI 渲染的 8 种改造效果自然吗？ 有没有出现“换头”级别的离谱变形？
- UI/UX 方面有没有需要改进的地方？
欢迎大家在评论区贴出你的改造前后对比图（如果不介意爆照的话 😂），或者提出任何技术和产品上的建议，我都在线解答！
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