ClapClip 团队 · · · 约 9 分钟阅读
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先用均衡。它是默认项(模型 ID hyperswap_256_b),在普通正脸人像上出的意外最少。头明显转过去或光线不均匀,换 Robust;两张脸都清晰、你会放大看细节,换 Accurate;只是一张正脸照片想先跑一遍,换基础。
这四个是同一套流程里的变体,不是从低到高的档位。模型决定脸怎么生成,下面两个滑杆决定它怎么被合回原图。
四个模型分别适合什么
可选的模型在部署时确定,裁剪尺寸写在产品规格里。
| 界面名称 | 英文名称 | 模型 ID | 脸部裁剪 | 适合的情况 |
|---|---|---|---|---|
| 基础 | Baseline | inswapper_128 | 128 px | 照片清晰、正脸,只想先快速看一遍 |
| 稳健 | Robust | hyperswap_256_a | 256 px | 头有转动、一侧落在阴影里,或眼镜和头发压过脸部 |
| 均衡 | Balanced | hyperswap_256_b | 256 px | 默认项。普通肖像,或第一次处理一组陌生的照片 |
| 精准 | Accurate | hyperswap_256_c | 256 px | 源图清晰、目标脸够大,你会检查眼皮和嘴唇 |
裁剪指的是模型收到的那个对齐正方形,不是你下载文件的像素数。基础用 128 px,Hyperswap 系列用 256 px,同样构图下后者保留的结构更多。
什么时候该换模型
两张脸都清晰、目标脸基本正对镜头或只轻微偏转、眼睛鼻子嘴巴已经落在该在的位置,就留在均衡。这种情况下换模型只会增加波动,不会增加信息。
按具体症状换:
- Robust 处理角度和光线:侧脸、背对主光的一侧、隔着眼镜或头发、以及均衡版人物已经很像但五官在漂的结果。
- Accurate 处理分辨率:目标脸又大又清晰,差别会出现在睫毛、唇线和皮肤质感上。
- 基础 处理速度:证件照式正脸,128 px 的裁剪够用,先确认构图。
它们都补不回源图里没有的东西。Robust 造不出被手挡住的脸,Accurate 修不好一张压缩过的截图。所以检测和对齐一定发生在调用模型之前。
两个滑杆改的是什么
两者都在生成的脸回到浏览器之后生效,拖动它们不会重新发起一次换脸。
- 边缘模糊(Edge blur)让生成脸的边界变柔和。范围 0 到 1,默认 0.4;上下限和默认值都写死在产品规格里。
- 融合面积(Fusion area)决定融合前保留多少生成层。0 到 50 的整数,默认 50;界面按"包含的面积"描述,代码再换算成反向的内缩(产品规格)。
改变的只有透明度。位置和颜色不会被任何一个滑杆重新对齐:眼睛错位没法靠模糊解决,而过宽过软的融合在盖住接缝的同时也会把细节洗掉。
工具在开始前先检查什么
检测和对齐在本地完成,上传的只有对齐后的脸部裁剪,返回的脸再合成回你的原照片。系统另有上传整张照片的模式(产品规格把它和脸部裁剪并列为两种上传方式),公开演示走的是裁剪这条路。
- 选择文件。 JPG、PNG 或 WebP,最大 20 MB;其他格式在处理前就被拒绝。
- 分辨率。 浏览器会先把长边缩到 4096 px、总量压到 16 MP,再取脸部裁剪,所以结果也是缩小后的尺寸。
- 接口上限。 6 MiB、16 MP、单边 8192 px、单帧,按产品规格里的阈值校验。演示上传的小裁剪远在门槛之下。
- 一张脸。 检测器按单脸设置运行(产品规格),用的是 MediaPipe 的 FaceLandmarker;模型在首次使用时从 Google 的 MediaPipe 存储下载,GPU 执行失败时回落到 CPU。
- 节奏。 每个会话每分钟 6 次,每个网络每分钟 12 次,另有每天 800 次服务商调用的共享上限。不需要账号,你自己的换脸次数没有每日额度。
- 时间。 同步路径 45 秒,排队任务 150 秒(产品规格)。
失败时说明什么
| 提示或症状 | 原因 | 生效位置 |
|---|---|---|
| "No face detected" | 两张图之一没有关键点,或没有一张单独而清晰的脸 | 产品规格 |
| "Choose a valid JPG, PNG or WebP image under 20 MB" | 格式不对、空文件,或超过 20 MB | 产品规格 |
| 结果比原图软 | 取裁剪之前被缩到 4096 px 或 16 MP | 产品规格 |
| 接口拒收图片 | 超过 6 MiB、16 MP、单边 8192 px,或包含多帧 | 产品规格 |
model_unavailable | 指定的模型不在可用列表里 | 产品规格 |
| "The free demo is at capacity" | 服务商的每日共享上限已用尽 | 产品规格 |
| 触发频率限制 | 同一会话每分钟超过 6 次,或同一网络超过 12 次 | 产品规格,上限 6 与 12 |
最后两条说的是节奏而不是数量:被限制的是提交速度和剩余共享容量,不是你一天能处理多少张照片。
操作步骤
- 打开在线照片工具,加入要改的照片。
- 再加一张清晰的源脸,睁眼、不用重滤镜;检测需要看得见的关键点。
- 用均衡跑一次,按原始尺寸看结果。
- 只改一处:结构不对换模型,只有边界显眼就调边缘模糊或融合面积。
- 下载 JPEG。要处理视频,用 Windows 桌面版。
常见问题
第一次该选哪个模型?
均衡,两张照片都别动。脸转过去了或光线不匀,下一步试 Robust;两张脸都清晰且够大,再和 Accurate 比。
Accurate 一定比 Robust 好吗?
不是。Accurate 针对清晰、构图规整的脸优化细节,Robust 针对角度和难光。侧脸给 Accurate 的材料更少,源图本身发软则两者都受限。
换了模型还是不对,怎么办?
因为源照片决定了上限。太小、模糊、重度滤镜或角度过大的源图会限制每一种变体。先换源图,再去试第三个模型。
手机上能用吗?
能。它在现代手机浏览器里运行,不用安装,上传的只有对齐后的脸部裁剪。大屏幕更方便检查,但不是必需。
需要账号吗?
不需要。照片换脸免费、不用账号、不用登录,换多少次都可以。剩下的只有上面那些技术限制:文件处理、单张照片一张脸、以及每分钟的节奏。
在浏览器和桌面版之间犹豫?可以看AIFaceSwap.io 替代方案(英文),也可以直接了解在线照片换脸的用法。
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