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の流れ

まず代表的な短い区間で試し、動き全体を確認してから処理範囲を広げます。

動画フェイススワップは、ソース顔写真で対象動画の検出顔を置き換え、動き、照明、表情の維持を試みます。NamiFusionでは1バッチ最大8本で、シングル／マルチフェイスに対応します。遮蔽、横顔、速い動き、ぼけたフレームでは崩れることがあるため、完了表示は処理終了を意味し、公開承認ではありません。

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。

送信前に表示クレジット見積もりを確認します。費用はモデル、本数、時間、処理範囲で変わります。

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。
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？

シングルフェイスは直接的な方法です。動画ごとにソース顔を1枚指定し、該当する検出人物へ対応させます。1人だけを置き換える動画に適し、複数人物を個別に変える場合はマルチフェイスを使います。

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 はプロのクリエイターに柔軟なマルチモデルワークフローを提供します。用途を問わず、使用許諾を得た顔のみを使い、すべての人物が18歳以上であることを確認し、詐欺や誤解を招く目的には使用しないでください。

動画の顔交換にかかる費用は？

動画フェイススワップはクレジット制で、実際の費用は現在のモデル、動画時間、処理範囲で決まります。送信前の表示費用を確認し、短い1本で対応と品質を検証してから全バッチを実行します。

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。/api-keysでキーを作り、現在のモデル設定を読み、inputをrun endpointへ送り、返されたtask_uuidを終端状態まで照会します。

バッチ実装前にモデルの現行パラメータ表と費用情報を読み、小さな許諾済みタスクでリクエストと出力形式を検証します。

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"

練習：難しい短いクリップを準備して割り当てる

正面を向く瞬間、適度な顔の回転、手が顔の近くを通るような短い部分的遮蔽を含む、使用許可済みのクリップを選びます。3条件を残したまま最短の区間に切り出してください。割り当てる許可済み成人ごとに、鮮明で均一に照明されたポートレートを用意し、サングラス、強いぼけ、極端な角度、集合写真はソースに使いません。

置き換える人物が1人だけならシングルフェイスを使います。グループ場面ではマルチフェイスを選び、代表的な検出フレームを確認してから対象人物ごとにソースを指定します。送信前にすべての割り当て、処理設定、表示料金を確認してください。ソースや割り当ての問題を低い費用で見つけるため、バッチ全体ではなくこの1本から試します。

合格判定、診断、再試行

書き出したクリップを通常速度で最初から最後まで見た後、顔の回転と遮蔽部分をコマ送りで確認します。対象人物への割り当てが維持され、顔の輪郭が浮かず、肌色と照明が自然で、カット時に人物が入れ替わらない場合だけ合格とします。割り当てた全員を確認し、最初のフレームだけで動画全体を判断しません。

全編で人物が違うなら対象とソースの割り当てを直します。顔を回した時だけ崩れるなら、その角度に近い鮮明なソースを試します。人物が重なった後に別人へ移るなら、検出フレームを選び直すかテスト区間を単純にします。輪郭や照明が全編で悪い場合は、他の設定より先にソースを交換します。送信したレンダーごとにクレジットを消費する可能性があるため、失敗したクリップだけを再試行し、短いテストに合格してから長尺やバッチへ進みます。