온라인 얼굴 교체: Robust, Balanced, Accurate 선택 가이드

먼저 균형으로 시작하세요. 기본값(모델 ID hyperswap_256_b)이고, 평범한 인물 사진에서 가장 예측 가능한 결과를 냅니다. 고개가 기울었거나 빛이 고르지 않으면 Robust, 두 얼굴이 모두 선명하고 결과를 자세히 볼 생각이면 Accurate, 정면 사진을 빠르게 한 번 확인하는 정도라면 기본으로 옮겨 갑니다.

네 가지는 하나의 작업 흐름에 속한 변형이며 우열의 순위가 아닙니다. 모델은 얼굴을 만드는 방식을, 아래 두 조절기는 만들어진 얼굴을 사진에 다시 얹는 방식을 결정합니다.

네 가지 모델과 각각이 맞는 상황

선택 가능한 모델 목록은 배포 시점에 정해지며, 크롭 크기는 제품 사양에 적혀 있습니다.

표시 이름	영문 이름	모델 ID	얼굴 크롭	맞는 상황
기본	Baseline	inswapper_128	128 px	사진이 밝고 정면이며 우선 한 번 빠르게 확인하고 싶을 때
모델 A	Robust	hyperswap_256_a	256 px	고개가 기울었거나 한쪽이 그늘, 안경과 머리카락이 얼굴을 가로지를 때
균형	Balanced	hyperswap_256_b	256 px	기본값. 평범한 인물 사진 또는 낯선 조합의 첫 시도
모델 C	Accurate	hyperswap_256_c	256 px	원본이 선명하고 대상 얼굴이 크며 눈꺼풀과 입술까지 확인할 때

크롭은 모델이 받는 정렬된 정사각형이며 다운로드 이미지의 해상도가 아닙니다. 기본은 128 px, Hyperswap 계열은 256 px를 쓰므로 같은 구도에서 후자가 더 많은 구조를 남깁니다.

모델을 바꿀 시점

두 얼굴이 모두 선명하고 대상 얼굴이 카메라를 향하거나 아주 조금만 돌아가 있으며 눈, 코, 입이 이미 제자리에 있다면 균형을 유지하세요. 이 조건에서는 다른 모델이 정보를 더하지 않고 변동만 키웁니다.

교체는 구체적인 증상을 기준으로 합니다.

• Robust는 각도와 빛. 옆얼굴, 주광에서 벗어난 얼굴, 안경이나 머리카락 뒤의 얼굴, 또는 균형에서 인물은 맞는데 눈이나 입이 흘러가는 경우입니다.
• Accurate는 해상도. 대상 얼굴이 크고 선명해 속눈썹, 입술 경계, 피부 질감에서 차이가 드러나는 경우입니다.
• 기본은 속도. 증명사진처럼 128 px 크롭으로 충분하고 먼저 구도를 확인하려는 경우입니다.

어느 모델도 원본에 없던 정보를 되살리지 못합니다. Robust는 손 뒤의 얼굴을 만들지 못하고 Accurate는 압축된 스크린샷을 고치지 못합니다. 그래서 검출과 정렬은 모델을 호출하기 전에 반드시 실행됩니다.

두 조절기가 바꾸는 것

둘 다 생성된 얼굴이 도착한 뒤 브라우저에서 동작합니다. 움직여도 교체 작업이 다시 시작되지는 않습니다.

• 가장자리 흐림 (Edge blur)은 생성된 얼굴의 경계를 부드럽게 만듭니다. 범위는 0~1, 기본값 0.4이며 범위와 초기값은 제품 사양에서 정합니다.
• 융합 영역 (Fusion area)은 합성 전에 생성 레이어를 얼마나 남길지 정합니다. 0~50의 정수, 기본값 50입니다. 화면은 포함되는 영역으로 설명하고 내부 계산은 이를 반대 방향의 안쪽 여백으로 바꿉니다(제품 사양).

바뀌는 것은 투명도뿐입니다. 위치와 색은 어떤 조절기로도 다시 정렬되지 않습니다. 눈이 어긋난 것을 흐림으로 감출 수 없고, 넓고 부드러운 합성은 이음새를 가리는 대신 세부를 씻어냅니다.

실행 전에 확인하는 것

검출과 정렬은 기기에서 실행되고, 업로드되는 것은 정렬된 얼굴 크롭뿐이며, 돌아온 얼굴은 원본 사진에 합성됩니다. 사진 전체를 보내는 방식도 있지만(제품 사양에서 얼굴 크롭과 나란히 설명하는 두 번째 전송 모드), 공개 데모는 크롭을 준비하는 쪽입니다.

• 선택 가능한 파일. JPG, PNG, WebP, 20 MB까지. 그 밖의 형식은 처리 전에 거부됩니다.
• 해상도. 브라우저가 긴 변 4096 px와 16 MP로 줄인 뒤 크롭하므로 결과도 그 줄어든 크기를 가집니다.
• API 상한. 6 MiB, 16 MP, 한 변 8192 px, 단일 프레임. 제품 사양의 기준값으로 확인합니다. 데모의 작은 크롭은 이보다 훨씬 아래입니다.
• 얼굴 하나. 검출은 얼굴 하나를 전제로 설정되어 있고(제품 사양) MediaPipe의 FaceLandmarker를 씁니다. 모델은 처음 사용할 때 Google의 MediaPipe 배포 위치에서 내려받고, GPU 실행이 실패하면 CPU로 넘어갑니다.
• 속도. 세션당 분 6회, 네트워크당 분 12회이며, 제공자 호출은 하루 800회의 공용 상한 아래에 있습니다. 계정은 필요 없고 내 교체 횟수에 하루 제한은 없습니다.
• 시간. 동기 경로는 45초, 대기열 작업은 150초입니다(제품 사양).

실패하는 경우와 그 의미

메시지 또는 증상	원인	적용 위치
"No face detected"	두 이미지 중 하나에서 랜드마크를 찾지 못했거나 하나의 분명한 얼굴이 없음	제품 사양
"Choose a valid JPG, PNG or WebP image under 20 MB"	형식 불일치, 빈 파일, 20 MB 초과	제품 사양
원본보다 부드러운 결과	크롭 전에 4096 px 또는 16 MP로 축소됨	제품 사양
API가 이미지를 거부	6 MiB, 16 MP, 한 변 8192 px 초과 또는 여러 프레임	제품 사양
model_unavailable	허용된 모델 목록에 없는 모델을 지정	제품 사양
"The free demo is at capacity"	제공자의 하루 공용 상한에 도달	제품 사양
속도 제한으로 거부	한 세션에서 분 6회 초과 또는 한 네트워크에서 분 12회 초과	제품 사양, 상한 6과 12

마지막 두 가지는 횟수가 아니라 속도의 문제입니다. 제한되는 것은 작업이 들어오는 빠르기와 남은 공용 처리 능력이며, 하루에 처리하는 사진 수가 아닙니다.

진행 순서

1. 온라인 사진 도구를 열고 바꿀 사진을 추가합니다.
2. 눈을 뜨고 강한 필터가 없는 선명한 원본 얼굴을 하나 추가합니다. 검출에는 보이는 랜드마크가 필요합니다.
3. 균형으로 한 번 실행하고 결과를 원본 크기로 봅니다.
4. 한 번에 하나만 바꿉니다. 구조가 틀리면 모델, 경계만 보이면 가장자리 흐림이나 융합 영역입니다.
5. JPEG를 내려받습니다. 동영상이라면 Windows 앱이 맞는 도구입니다.

자주 묻는 질문

어떤 모델을 먼저 써야 하나요?

균형입니다. 두 사진은 그대로 두세요. 얼굴이 돌아가 있거나 빛이 고르지 않으면 다음으로 Robust, 두 얼굴이 선명하고 크면 Accurate와 비교합니다.

Accurate가 Robust보다 항상 좋은가요?

아닙니다. Accurate는 밝고 구도가 좋은 얼굴의 세부에 맞춰져 있고 Robust는 각도와 어려운 빛을 담당합니다. 옆얼굴에서는 Accurate가 쓸 재료가 적고, 원본이 부드러우면 둘 다 제약을 받습니다.

모델을 바꿔도 결과가 이상한 이유는 무엇인가요?

원본 사진이 상한을 정하기 때문입니다. 작고 흐리고 필터가 강하거나 많이 기울어진 원본은 모든 변형을 똑같이 제한합니다. 세 번째 모델을 시도하기 전에 원본을 바꾸세요.

휴대폰에서도 되나요?

됩니다. 최신 모바일 브라우저에서 설치 없이 동작하고, 업로드되는 것은 정렬된 얼굴 크롭뿐입니다. 큰 화면이 확인에 편하지만 필수는 아닙니다.

계정이 필요한가요?

아닙니다. 사진 교체는 무료이고 계정도 로그인도 필요 없으며 교체 횟수에 제한이 없습니다. 남는 것은 위에 적은 기술적 한계, 즉 파일 처리, 이미지당 얼굴 하나, 분당 속도입니다.

브라우저와 데스크톱 앱 사이에서 고민된다면 AIFaceSwap.io 비교(영어)를 읽어 보세요.