技能 face-swap
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face-swap

低風險 ⚙️ 外部命令🌐 網路存取

使用 AI 換臉

也可從以下取得: agentspace-so,runcomfy-com

換臉需要根據不同的使用情境選擇多個 AI 模型。此技能會根據您是需要影片還是靜態圖片、單筆還是批次處理、以及身份保留或動作保留需求,將請求路由至正確的模型。

支援: Claude Codex Code(CC)
📊 71 充足
1

下載技能 ZIP

2

在 Claude 中上傳

前往 設定 → 功能 → 技能 → 上傳技能

3

開啟並開始使用

測試它

正在使用「face-swap」。 將此影片中演員的臉換成導演的臉。影片: [VIDEO_URL]。導演肖像: [PORTRAIT_URL]。

預期結果:

生成了一段影片,導演的臉根據原始演員的動作和唇形同步進行動畫處理。背景和服���保持與源影片相同。

正在使用「face-swap」。 將這三張產品照片中的臉換成我們的發言人。身份: [PORTRAIT_URL]。場景: [SCENE_1]、 [SCENE_2]、 [SCENE_3]。

預期結果:

生成了三張產品圖片,發言人的臉部一致地應用於所有圖片。光線和攝影角度與原始產品照片相符。

安全審計

低風險
v1 • 6/1/2026

Static analysis flagged 129 potential issues, but all are false positives. External commands (76) are legitimate Bash CLI invocations in markdown documentation examples, not Ruby execution. Network URLs (39) are RunComfy documentation endpoints. Filesystem access is standard CLI token storage. No prompt injection attempts detected. The skill includes comprehensive security documentation on consent, responsible use, and defense against reference asset injection.

1
已掃描檔案
321
分析行數
4
發現項
1
審計總數
低風險問題 (2)
Face Swap Dual-Use Nature
Face swap technology is dual-use and can be exploited for non-consensual intimate imagery or impersonation. The skill includes explicit consent guidance and refuses harmful requests.
Reference Asset Injection Risk
Face-swap pipelines can be targeted via injected content in reference images/audio/video URLs. The skill includes defensive guidance.

風險因素

⚙️ 外部命令 (76)
🌐 網路存取 (34)
審計者: claude

品質評分

38
架構
100
可維護性
87
內容
50
社群
86
安全
91
規範符合性

你能建構什麼

產品行銷團隊建立一致的品牌內容

將品牌發言人換到多個產品場景中,用於 A/B 測試變體。使用批次處理在整組拍攝中保持身份一致。

影片製作人為對話配音新演員

在現有影片中用將重新錄製對話的新表演者取代演員的臉部。音訊驅動動畫以確保唇形同步準確。

內容創作者生成角色變體

透過將動作轉移到風格化作品中,測試動畫角色在真人場景中的效果。非常適合 VFX 預覽。

試試這些提示

為影片中的人換臉
將此影片中 [PERSON_A] 的臉換成 [PERSON_B] 的臉: [VIDEO_URL]。使用 [PERSON_B] 的肖像作為參考: [PORTRAIT_URL]。保留原始音軌。
多場景批次換臉
將這些產品照片中的臉換成 [MODEL_NAME]。使用此肖像作為身份參考: [PORTRAIT_URL]。保持姿勢、光線和背景不變。照片: [LIST_URLS]
將動作轉移到角色上
從 [SOURCE_VIDEO_URL] 提取動作並應用到 [CHARACTER_IMAGE_URL]。角色應該執行與源影片完全相同的動作。
在沒有參考圖片的情況下描述換臉
編輯此圖片: [IMAGE_URL]。保持所有內容完全相同 - 姿勢、服裝、頭髮、光線、背景。只將臉部改為符合此描述: [PROSE_DESCRIPTION]

最佳實務

  • 使用清晰、光線充足的人像作為身份參考,以獲得最佳效果
  • 讓參考圖片和目標場景的光線條件相符
  • 在影片中換臉時保留原始音軌,以保持唇形同步品質

避免

  • 未經本人明確同意,不得換真人的臉
  • 避免使用可能降低置換準確度的低品質參考圖片
  • 需要精確結果時,不要在單次提示中結合多個身份參考

常見問題

我應該使用哪個模型進行換臉?
有音訊的影片使用 Wan 2-2 Animate,需要保留動作使用 Kling Motion Control Pro,單張靜態圖片有多個參考時使用 GPT Image 2 Edit,批次處理使用 Nano Banana Edit,單圖片編輯從文字描述時使用 Flux Kontext。
我可以不提供目標人物的參考圖片就換臉嗎?
可以。Flux Kontext 允許您用文字描述所需的脸部,而不是提供參考圖片。然而,結果比使用實際肖像的可預測性低。
批次處理可以處理多少張圖片?
Nano Banana Edit 每呼叫支援 1-20 張圖片。第一張圖片應為身份參考。其他路由僅支援單圖片。
換臉前需要什麼同意?
您需要擁有目標臉部(要插入的身份)和來源媒體(要修改的影片或圖片)的使用權限。許多平台要求為合成媒體加上揭露標籤。
為什麼我的換臉看起來不自然?
確保參考肖像的光線和角度與目標場景相似。在提示中明確說明要保留姿勢、服裝和背景。在提示中明確匹配膚色。
我可以在換臉的同時保留影片中的原始動作嗎?
可以。使用 Kling Motion Control Pro 將源影片中的精確動作轉移到目標角色圖片上。這與純換臉不同,純換臉是從音訊重新生成動畫。

開發者詳情

檔案結構

📄 SKILL.md