照片换脸怎么做？在线图片换脸完整教程（2026）

照片换脸操作流程

正确映射目标与源面孔，并以原尺寸检查，不能只看缩略图。

照片换脸用一张源人脸替换目标图片中检测到的人脸，并尝试匹配目标姿势、光线和表情。NamiFusion 网页工具单批最多处理 20 张目标图，可选择 realistic 或 high-similarity，并支持单脸与多脸映射。模型名称表达优化方向而非结果保证，侧脸、遮挡、小脸和强烈光差仍需逐张检查。

太长不看版（TL;DR）

一次批量最多换 20 张照片——设置一次，产出二十张。

两档模型：写实版追求无痕融合，高相似度版（专业档）在必须像本人时使用。

多脸模式可对合影里的每张脸逐一映射，跨图去重让同一个人只需映射一次。

最近用过的源人脸可以一键复用，重复性项目越做越快。

工作流提供不同模型风格、批量队列与下载结果；所有输入与用途都必须遵守内容规则。

如何在线给照片换脸？

1. 打开 NamiFusion 的图片换脸工具并登录。
2. 上传目标照片——一个批次最多 20 张。
3. 选择模式：每张照片只换一张脸用单脸模式，需要分别指定每张脸则用多脸模式。
4. 上传源人脸照片，或从最近用过的人脸中一键选用。
5. 同一个人出现在多张照片里时只需映射一次——跨图去重会自动处理其余部分。
6. 选择模型：追求自然融合选写实版，优先像本人选高相似度版。
7. 运行批次，在页面历史记录中查看结果，下载满意的图片；失败的单张可以单独重试。

写实版和高相似度版模型怎么选？

写实版模型优先考虑新面孔与目标照片的融合度——肤色、光影、颗粒感都会对齐，因此在风格化摄影、艺术加工和梗图场景下是更稳妥的默认选择。

高相似度版是专业选项：它会尽可能让输出更像源照片中的本人。个人头像、肖像照，以及客户会用「像不像我」来评判的商单，都应该选它。

实用做法是先选一张代表性目标图分别评估可用模型，在历史记录中对照融合边缘、身份相似度与光线匹配，再用更适合该素材的一档处理余下批次。每次提交前查看当前费用。

批量换脸和多脸映射是怎么工作的？

批量模式最多接受 20 张图片，每张都作为独立任务处理，所以一张出问题不会拖垮整个批次——失败的图片可以单独重试。所有结果都会汇集到页面的历史记录条里，方便对比和下载。

多脸模式下，每张照片中检测到的每张脸都有一个映射槽位。巧妙之处在于跨图去重：NamiFusion 能识别出同一个人出现在多张照片里，只要求你映射一次。一本 20 张照片、5 个人的活动相册，只需要 5 次映射，而不是几十次。

最近使用的源人脸会保留在可复用位置，适合周更系列或同一模特产品图等重复任务；复用前仍应确认选择的是正确人物和已授权素材。

照片换脸要花多少钱？

图片换脸按积分计费，具体消耗取决于当前模型风格和任务数量。批量放行前先查看界面估算，并用代表性单图验证映射。

批次中的每张图片是独立任务，费用随任务数量和当前模型变化。失败图片可单独重试，但重试可能再次消耗积分，因此应先判断是素材、映射、参数还是临时服务问题。

怎样换出以假乱真的效果？

从源照片入手：正面、清晰、光线均匀、画面里只有一张脸。自拍可以用，但一张好好拍摄的肖像照几乎总是效果更好。

角度也很重要：目标与源人脸角度越接近，通常越容易融合，极端侧脸则更困难。若同一人物有多张已授权照片，可为目标图选择角度最接近的源脸，并通过最近人脸功能复用。

最后是模型选择和重试：像不像本人很关键时切到高相似度版；如果脸看起来像贴上去的，写实版通常能解决。在怪罪工具之前，先换一张源照片重试——同一个人的两张照片，表现可能截然不同。

可以通过 API 批量跑图片换脸吗？

可以。在 /api-keys 创建 API Key，读取目标模型当前 schema，用一个授权任务验证请求，再从服务端应用或脚本接入。

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": {
      "image_url": "https://example.com/target.jpg",
      "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"

练习：映射一组已获授权的照片

准备三张已获授权的成年人目标照片：一张清晰正面照、一张四分之三侧面照，以及一张两人面孔均无遮挡的合照。为每个人选择一张清晰、光线均匀、表情自然的成年人物源肖像。源面孔应在画面中足够大，并避免滤镜、运动模糊、下巴被裁、眼睛被遮挡或混合光源。这个小组可测试姿势和多人映射，也便于定位失败原因。

上传目标图，检查每张检测到的面孔，并逐一明确映射到正确源图。在两人照片中，确认左右人物没有分配颠倒。根据任务选择当前可用模型，不要假设所有模型效果相同；核对显示价格后先只生成这组小样。不得使用未满 18 岁者的面孔或未经授权的肖像。

原尺寸验收与针对性修复

以原尺寸将每个结果与目标图对比。只有身份分配正确，眼睛和嘴与目标姿势对齐，发际线与下颌过渡不突兀，眼镜连贯，肤色、阴影和比例符合周围照片时才可通过。多人照片中的每个人都要单独检查。身份一致性没有保证，必须依据实际输出验收。

如果整张脸变成了错误的人，说明映射有误，应修正分配。眼睛或嘴扭曲时，换用角度更接近、五官更清晰的源图。肤色接缝明显时，选择光线更匹配的源图；眼镜或发际边缘破损时，可换用更简单、无遮挡的源图或目标图。每次只改一个因素并只重试一张，这样既能判断哪项有效，也不会为已通过的结果重复付费。