スキル face-swap
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face-swap

低リスク ⚙️ 外部コマンド🌐 ネットワークアクセス📁 ファイルシステムへのアクセス

AIで動画や画像の顔やキャラクターを交換する

こちらからも入手できます: agentspace-so,doany-ai

顔交換は従来、複雑な手動編集や高価な専門ソフトウェアを必要とします。このスキルは複数のAIモデル（Wan 2-2 Animate、GPT Image 2 Edit、Flux Kontext、Kling、Nano Banana）にわたってルーティングし、動画か静止画か、単一かバッチか、動きを維持するか同一性を維持するかなどの使用ケースに最適なアプローチを自動的に選択します。

対応: Claude Codex Code(CC)
⚠️ 68 貧弱
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オンにして利用開始

テストする

「face-swap」を使用しています。 portrait.jpgの顔をvideo interview.mp4に交換する

期待される結果:

interview.mp4のオーディオで話すためにアニメーション化されたportrait.jpgのキャラクターで、Speechに同期化された顔の動き

「face-swap」を使用しています。 scene.jpgの人をactor.pngの顔で置換する

期待される結果:

元のポーズ、照明、背景を保持しつつ、Actorの顔がシームレスに統合されたシーン

「face-swap」を使用しています。 顔を40歳の白人男性に変更し、grayの髪と髭を持つ

期待される結果:

顔を説明に従って置換した以外は何も変更されていない元の画像

セキュリティ監査

低リスク
v1 • 5/28/2026

Skill is legitimate AI-powered face swapping documentation for a third-party API service (RunComfy). Static findings are false positives: external commands are hardcoded CLI examples in markdown documentation, not executable code; network access is to documented RunComfy API endpoints only; filesystem access is standard CLI token storage documented transparently. The skill includes appropriate consent warnings for dual-use technology. Tool usage is restricted to `Bash(runcomfy *)` only with shell-injection mitigation via JSON input. No malicious patterns or exfiltration detected.

1
スキャンされたファイル
321
解析された行数
7
検出結果
1
総監査数
中リスクの問題 (1)
SKILL.md:55-62
Dual-Use Technology Without Gating
Face-swapping is inherently sensitive (deepfake potential) but the skill does not gate inputs - the responsibility rests with the operator. The skill appropriately warns to refuse requests targeting real people without consent, but enforcement depends on operator compliance.
低リスクの問題 (3)
SKILL.md:7-320
Static Findings False Positive - External Commands
76 instances of 'Ruby/shell backtick execution' detected in SKILL.md are false positives. All are documentation code blocks showing CLI usage examples (`runcomfy run <model> --input '{...}'`). These are hardcoded, legitimate commands in markdown, not executable code with user-controlled input.
SKILL.md:20-320
Static Findings False Positive - Network URLs
39 'Hardcoded URL' detections are false positives. All are legitimate RunComfy documentation links (runcomfy.com, docs.runcomfy.com) embedded in markdown to reference supported API endpoints.
SKILL.md:5-283
Static Findings False Positive - Weak Crypto
6 'Weak cryptographic algorithm' detections are false positives. The scanner misidentified documentation text about model selection criteria as cryptographic references. No actual cryptographic algorithms or weak crypto usage exists in this skill.

リスク要因

⚙️ 外部コマンド (1)
SKILL.md:7
🌐 ネットワークアクセス (1)
SKILL.md:20
📁 ファイルシステムへのアクセス (1)
SKILL.md:304
監査者: claude

品質スコア

38
アーキテクチャ
100
保守性
87
コンテンツ
37
コミュニティ
79
セキュリティ
91
仕様準拠

作れるもの

キャラクターの同一性で一貫したブランドコンテンツを作成

製品ギャラリーやキャンペーンアセットに同じ</minimax:tool_call>の同一性を適用します。Nano Banana Editを使用して、一貫したアスペクト比と解像度で複数のシーンに同じ参照顔を交換します。

新しいキャラクターの声で動画を吹替

オーディオトラックを含む既存の動画を取得し、元のオーディオを話す新しい同一性のキャラクターに置換します。Wan 2-2 Animateはオーディオトラックのリズムと言葉に一致するように新しいキャラクターをアニメーション化します。

正確な顔配置でヒーローキャンペーン画像を制作

単一のインパクトのある画像には、最大10枚の参照画像を使用してGPT Image 2 Editで портреットからシーンに顔を正確に交換し、ポーズ、照明、背景を正確に保持します。

これらのプロンプトを試す

シンプルな動画顔交換 
この動画の顔をこの画像の顔と交換する
オーディオからのアニメーションキャラクター 
[キャラクター名]がこのオーディオトラックで話している動画を作成します。[image URL]をキャラクター参照として使用します。
バッチ製品画像の同一性交換 
これらの製品画像それぞれの顔を最初の画像の顔と交換します。他の要素はすべて変更しません。
参照なしで顔の変化を説明 
この画像のすべてを正確に同じに保ち、顔だけを[説明：年齢、性別、特徴]に変更します

ベストプラクティス

  • 最適な結果を得るには、顔交換に正面を向いた хорошо照明の参照画像を使用してください
  • 浮き顔を避けるため、参照画像とターゲットシーンの照明条件を一致させます
  • 複雑な動画アニメーションを試みる前に、まず simplerな単一画像交換でテストしてください

回避

  • 低解像度または heavily圧縮された画像から顔を交換しようとしないでください
  • 著しく異なる照明や角度のシーンに顔を交換することは避けてください
  • 明確な同意なしに реальные人の合成メディアを作成するために使用しないでください

よくある質問

Wan 2-2 AnimateとKling Motion Controlの違いは何ですか？
Wan 2-2 Animateはオーディオを使用して参照同一性画像でキャラクターアニメーションを実行します。Kling Motion Controlは既存の動画パフォーマンスの動きをターゲットキャラクター画像に転送します。
参照画像なしで顔を交換できますか？
はい - Flux Kontext Proでは、参照画像を提供する代わりにテキストで望ましい顔を説明できます。ただし、最適な結果を得るには参照画像をお勧めします。
バッチで処理できる画像数はいくつですか？
Nano Banana Editは1回の呼び出しで1〜20枚の画像をサポートしています。最初の画像が一般的に同一性参照이며、残りの画像は交換先のシーンです。
入力ではどのようなファイル形式がサポートされていますか？
入力メディアはHTTPS URLでアクセス可能である必要があります。サポートされる形式には、一般的な画像形式（JPG、PNG）とRunComfyモデルがサポートする動画形式が含まれます。
複数のフレームで一貫した同一性を確保するにはどうすればいいですか？
image_urls配列の最初の画像として同一性を指定してNano Banana Editを使用します。一貫したバッチのために aspect_ratioと resolutionをロックします。
交換された顔が不自然にに見える場合はどうすればいいですか？
プロンプトで照明を明示的に一致させてみてください（例：「画像1の肌色と照明に一致させる」）。また、参照画像がターゲットシーンと同様の qualityとポーズであることを確認してください。

開発者の詳細

作成者

runcomfy-com

ライセンス

MIT

リポジトリ

https://github.com/runcomfy-com/skills/tree/main/face-swap/

参照

main

ファイル構成

📄 SKILL.md