AI换脸工具目前应该不少，不过有些对正面的脸要求较高。我们的字形绘梦小程序经过角度增强，适配性更强，侧脸也可以。

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使用方式，点选一个原始图片，一个需要替换脸的图片，点击处理即可。

除去这个功能外，还有打光效果，最终效果见下图

素描效果，见下图

其技术原理大揭秘

AI换脸技术依托于深度学习模型，特别是以下几种关键技术：

1.1 生成对抗网络（GANs）

• 原理：GANs由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。生成器负责生成逼真的面部图像，判别器则评估生成图像的真实性。通过对抗训练，生成器逐渐学习生成与目标人脸高度相似的图像。
• 在换脸中的应用：早期工具如Roop使用GANs生成逼真的面部图像。ReActor作为Roop的升级版，优化了生成器的生成能力和判别器的评估精度，从而提升换脸质量。zhuanlan.zhihu.comcloud.tencent.com

1.2 IPAdapter FaceID

• 原理：IPAdapter FaceID是一种基于CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）模型的图像编码器，能够提取人脸的特征向量（FaceID），并将其注入到Stable Diffusion模型中，以保持生成图像中的面部一致性。
• 技术细节：
  • CLIP Vision模型：IPAdapter FaceID依赖CLIP Vision模型（如CLIP-ViT-H-14）对输入人脸图像进行编码，生成高维特征向量。这些向量捕获人脸的独特特征（如五官、肤色、表情）。
  • 模型加载：需要加载IPAdapter模型（如ip-adapter-faceid-plusv2_sd15.bin）和CLIP Vision模型，存储在ComfyUI/models/ipadapter和ComfyUI/models/clip_vision目录下。
  • 工作流：通过IPAdapterApplyFaceID节点，将提取的FaceID特征与Stable Diffusion模型结合，生成与目标人脸一致的图像。comflowy.comcaovan.com
  • 优势：相比传统GAN，IPAdapter FaceID更适合处理复杂场景，且能保持更高的面部相似度，尤其在SDXL模型支持下效果更佳。

1.3 InstantID

• 原理：InstantID是一种SOTA（State-of-the-Art）换脸技术，通过单张图像即可实现高保真的ID保留生成。它结合了ControlNet和IPAdapter的优势，通过预训练模型（如ControlNet和CLIP）控制生成图像的面部特征。
• 技术细节：
  • ControlNet：InstantID使用ControlNet模型（如control_instant_id_sdxl.safetensors）来控制图像生成的结构信息，确保生成图像的姿势、背景与输入图像一致。
  • 模型加载：需要加载InstantID的ControlNet模型（存储在ComfyUI/models/controlnet）和IPAdapter模型（存储在ComfyUI/models/instantid），以及insightface模型（如antelopev2）用于人脸特征提取。
  • 工作流：通过“Apply InstantID”节点，将人脸特征和ControlNet条件注入到Stable Diffusion采样器中，生成高质量的换脸图像。blog.csdn.netzhuanlan.zhihu.commyaiforce.com.cn
  • 优势：InstantID只需一张参考图像即可实现高相似度换脸，适用于单人、多人以及视频换脸场景。

1.4 ReActor

• 原理：ReActor是基于Roop的升级版换脸工具，结合深度学习算法和人脸检测模型（如retinaface_resnet50），通过“inswapper_128.onnx”模型进行高效的面部交换。
• 技术细节：
  • 人脸检测：使用retinaface_resnet50模型检测图像中的人脸位置，并通过faces_index参数指定要替换的人脸（从左到右、从上到下计数，索引从0开始）。
  • 人脸修复：ReActor支持人脸修复模型（如CodeFormer、GFPGAN、GPEN），通过face_restore_visibility参数调整修复后的清晰度，存储在ComfyUI/models/facerestore_models目录下。
  • 工作流：通过ReActorFaceSwap节点，将输入图像（input_image）和参考人脸（source_image）连接，生成换脸结果。支持多人和视频换脸。zhuanlan.zhihu.comruncomfy.comruncomfy.com

1.5 ControlNet

• 原理：ControlNet是一种条件生成模型，能够通过额外的控制条件（如姿势、边缘图）指导Stable Diffusion生成特定结构的图像。
• 在换脸中的应用：ControlNet用于确保换脸后的人脸与原图的姿势、背景协调。例如，InstantID结合ControlNet确保生成图像的整体结构一致。模型需与基础大模型版本匹配（如SD1.5或SDXL）。cnblogs.com

1.6 人脸修复与细节增强

• FaceDetailer：用于修复生成图像中的面部细节，结合SAM（Segment Anything Model）进行人脸区域分割，提升面部清晰度。
• 模型支持：CodeFormer、GFPGAN等模型通过深度学习增强人脸细节，减少模糊或失真现象。