動画フェイススワップのやり方：オンラインで顔を入れ替える完全ガイド（2026年版）

動画フェイススワップとは、動画内の人物の顔を1枚の写真の顔とフレーム単位で入れ替えつつ、元の動き・照明・表情をそのまま保つ技術です。NamiFusionのオンライン動画フェイススワップはブラウザだけで完結します。最大8本の動画を一括アップロードし、1つまたは複数のソース顔をマッピングすれば、ウォーターマークなしの動画をダウンロードできます。新規登録で無料クレジットがもらえ、有料利用は「1ドル=100クレジット」のシンプルなクレジット制です。

要点まとめ（TL;DR）

1回の実行で最大8本の動画を一括処理し、まとめて顔を入れ替えられます。

モードは2種類。シングルフェイス（動画ごとにソース顔1枚）とマルチフェイス（検出された顔を個別にマッピング）です。

動画をまたぐ重複排除により、同一人物が複数クリップに登場しても、マッピングは1回で済みます。

失敗したクリップは1本ずつ再試行でき、完成した動画はページ内の履歴バーに表示されます。

料金は無料から。登録時のクレジットで最初のスワップを試せて、その後は1ドル=100クレジット。サブスク契約は不要です。

オンラインで動画の顔を入れ替えるには？

1. NamiFusionの動画フェイススワップツールを開いてログインします。新規アカウントには無料クレジットが自動付与されます。

2. 対象の動画をアップロードします。最大8本まで一度にドラッグ＆ドロップして一括処理できます。

3. モードを選びます。動画ごとに1つの顔だけ入れ替えるならシングルフェイス、複数の顔を個別に指定するならマルチフェイスです。

4. ソースとなる顔写真をアップロードします。ピントが合った正面向き・均一な照明の写真が最も良い結果を生みます。

5. 同じ人物が複数の動画に登場する場合、マッピングは1回だけでOK。動画をまたぐ重複排除がすべてのクリップに適用します。

6. 動きが速い映像や人数が多いシーンでは、必要に応じて検出フレーム数を調整できます。

7. スワップを開始し、クリップごとの進捗を確認します。完成した動画は同じページの履歴バーに表示されます。

8. 結果をプレビューしてダウンロードします。失敗したクリップは個別に再試行でき、バッチ全体をやり直す必要はありません。

シングルフェイスとマルチフェイス、どちらを使うべき？

シングルフェイスモードは最速の選択肢です。動画ごとにソース顔を1枚指定すると、NamiFusionがそのクリップで検出した顔に入れ替えます。トーク動画、ショート動画、ミームなど、1人だけ入れ替えれば良いケースに最適です。経験上、日常的なスワップの大半はこのモードで事足ります。

マルチフェイスモードは映像内のすべての顔を検出し、それぞれに別のソース写真を割り当てられます。グループシーン、対話、ミュージックビデオなどに最適です。検出された顔ごとに専用のマッピング枠が用意されるため、誰が誰になるのかが常に明確です。さらに重複排除のおかげで、1本目と5本目の両方に登場する人物でもマッピングは1回で済みます。

動画フェイススワップの活用シーンは？

クリエイターはミーム編集やリアクション動画に、映像制作者はキャスティングのプレビューや再撮影なしのシーン修正に、マーケターは同じ広告の出演者だけ差し替えて各市場向けにローカライズするのに使っています。後者2つを現実的にしているのがバッチモードです。クリップを1本ずつ面倒見る代わりに、すべてのバリエーションを一度にアップロードできます。

NamiFusionはコンテンツフィルターを設けていないため、主流ツールに拒否されるコンテンツを作るクリエイターの受け皿にもなっています。ただし用途が何であれ、ルールは同じです。使用する権利のある顔だけをスワップしてください。

動画の顔交換にかかる費用は？

NamiFusionはクレジット制です。1ドルで100クレジットを購入でき、新規アカウントには登録時に無料クレジットが付与されるため、カード登録なしで動画フェイススワップを試せます。

費用は処理する映像量に応じて決まります。バッチ内の各クリップは独立したジョブとして実行されるため、短いミーム動画は長いシーンより安く、失敗したクリップは個別に再試行でき、バッチ全体の再課金は発生しません。

大量のスワップを予定しているなら、同じモデルがAPIマーケットプレイスでも提供されています。各モデルカードには動画1本あたりのおおよそのドル価格が表示されるので、本格導入前の予算見積もりに便利です。

より自然な仕上がりにするコツは？

何よりも重要なのはソース写真です。ピントが合った正面向きで照明が均一、サングラスなし、写っている顔が1つだけの写真を使いましょう。良いソース写真は、どんな設定よりも多くの問題を解決してくれます。

動画側では、顔がフレーム内である程度大きく写っていて、常時モーションブラーがかかっていない素材のほうが格段にうまくいきます。カットの速い映像や込み入ったシーンでは、検出フレーム数を上げると顔の追跡が安定します。

最後に、低コストで試行錯誤しましょう。まず1本だけ実行して履歴バーで仕上がりを確認し、それから残りのバッチを流すのが賢いやり方です。1本だけ仕上がりが悪ければ、ソース写真を替えてそのクリップだけ再試行できます。

APIで動画フェイススワップを自動化できる？

可能です。Webツールの裏側にはNamiFusionのモデルマーケットプレイスがあり、98以上のモデルが統一REST APIで公開されています。/api-keysページでキーを作成し、runエンドポイントにジョブをPOSTして、タスクが完了するまでポーリングするだけです。

コードを書く前に、マーケットプレイスのPlaygroundで対象モデルを無料で試し、モデルカードで動画1本あたりの価格を確認しておけます。

curl -X POST "https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/<model_id>" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "input": {
      "video_url": "https://example.com/clip.mp4",
      "face_image_url": "https://example.com/face.jpg"
    }
  }'

# Poll until the task completes
curl "https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/tasks/<task_uuid>" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"