FaceFusion 3.5.2 完整保存指南：从基本操作到专业级调整设置。

2025-12-20

在人工智能换脸工具中，**’FaceFusion’**是目前最成熟、开发最活跃的一款。

尤其是从 3.5 系列版本开始，图像质量和处理速度都有了显著的提高，但与此同时，设置项目也多得让很多人不知从何下手。

本文将剖析 FaceFusion 3.5.2 的所有功能，并询问**”如何使用基本功能？如何提高图像质量？如果手或头发被遮住了该怎么办？***等等。

1. 屏幕结构和基本工作流程

FaceFusion 用户界面分为三个主要栏目。首先，让我们了解每一列的作用。

左栏：系统设置（内容和方法）

决定要进行哪种处理以及使用什么进行计算。

  • 处理程序： face_swapper（面部交换）是最基本的。如果想提高图像质量，可以同时使用 face_enhancer（脸部质量增强），但重要的是要知道如何使用它（见下文）。
  • 执行程序：这是最重要的，如果你有英伟达™（NVIDIA®）图形处理器，一定要选择**cuda**–如果你把它设为cpu，处理速度会慢得无药可救。

中央栏：素材和执行（操作）

  • 来源：拖放 “要移植的脸 “的图像。
  • 目标：拖放 “要移植的视频/图像”。
  • 开始：完成所有设置后，按此处开始导出。

右栏：详细设置（微调）。

这是您展示技能的地方。您可以在此对 “人工智能行为 “进行微调，例如人脸检测精度、遮罩范围、主体规格等。如果默认设置不起作用，请点击此处。

2. 影响质量的重要参数说明

这里解释了一些初学者容易卡住或有效的参数。

与图像质量相关的设置

  • 换脸模式：.
    • 目前，**hyperswap_1a_256** 是标准和最强的。这种模式速度快，人脸跟踪性能高。
  • 换脸像素提升：.
    • 这是人工智能处理的 “内部分辨率”。
    • 将分辨率从256×256（标准）提高到512×512或更高，可显著改善眼睛亮度和皮肤质感。不过，VRAM 消耗量和处理时间也会骤增。

人脸识别和检测设置

  • 人脸检测器型号：.
    • YOLO_FACE：标准。速度快，但对小脸和轮廓脸的识别能力较弱。
    • RETINAFACE： 推荐。处理能力较强，但可识别人群和剧烈运动中的人脸。
  • 面罩类型：.
    • 盒式：具有简单方形范围的复合型。易受障碍物影响。
    • 结论： 必不可少。如果有手或麦克风挡在脸前，它会避开它们，并复合。

3. 不同场景的最佳设置食谱。

这是一个关于 “如果我想制作这样的视频，应该如何设置？”的具体案例分析。这是一个关于 “如果我想制作这样的视频，应该使用哪些设置？

案例 A：我想制作一段 “超高质量 “的视频，就像电影中的场景一样。

如果默认设置会让皮肤看起来平淡无奇，像 “AI “一样，那么可以使用这种解决方案。

  1. 关闭面部增强器：这可能会让你大吃一惊，但面部增强器可以通过粉碎细节让皮肤看起来更光滑。大胆关闭它吧。
  2. 增加像素提升：将 FACE SWAPPER PIXEL BOOST 设置为 512x512 或 1024x1024 。
  3. 增强检测器：将 FACE DETECTOR MODEL 改为 retinaface 。
  4. 锐化边界：将 FACE MASK BLUR 降低到 0.1 左右。

情况 B：手或麦克风在脸部前方交叉（遮挡）

防止唱歌和吃饭场景中麦克风和杯子合成到脸上的恐怖现象。

  1. 更改面罩类型：将 FACE MASK TYPES（面罩类型 ）更改为 闭塞 。
  2. 检查遮罩模型：确保 FACE OCCLUDER MODEL（面部遮罩模型 ） 基于 xseg 。
  3. 模糊调整：将 FACE MASK BLUR 增加到 0.5 左右，以混合边界。

情况 C：在激烈的舞蹈或轮廓中 “脸部不协调”。

这是针对在视频中间，原始脸部瞬间恢复到原始脸部的情况（闪烁现象）而采取的对策。

  1. 更换检测器：将 ” 面部检测器模式 “设置为 ” 视网膜面部 “。
  2. 降低标准：将 面部检测器分数 从 0.5 降低到 0.2-0.3 。这是一条 “即使不确定，也要将其视为人脸 “的命令。
  3. 放宽相似性标准：将 参考面孔距离 从 0.6 增加到 0.8 。即使脸部轮廓发生变化，也要遵循这一标准。

案例 D：前额发际线出现 “纹路”。

当材料和目标脸型不匹配时，前额和下巴会出现不自然的边界。

  1. 使用填充扩展：尝试将 FACE MASK PADDING TOP（或 BOTTOM）的值增加 0.05 。这样可以扩大合成范围。
  2. 使用增强器融合：在这种情况下，如果打开了 face_enhancer， 则更容易融合扩展区域的肤色。

4. 避免错误的建议工作流程

最后，这里有一些避免出错和提高工作效率的步骤。

  1. 使用预览进行攻击：从 instant_runner 模式开始，在观看预览的同时调整 面部检测器分数 和 贴图 。
  2. 检查闭塞：将寻路条移动到视频中手放在脸上的场景，检查它是否没有断开。如果没有，则进入 遮挡 模式。
  3. 在制作过程中，使用严格模式：在进行长时间导出时，因 VRAM 不足而崩溃是最大的时间浪费。请务必在按 "开始 " 之前将左栏中的 ” 视频内存策略 “ 设置为 ” 严格 “。
FaceFusion_完全掌握指南ダウンロード

根据不同的设置，FaceFusion 可以将图像质量从 “非常 AI “提升到 “与真人无异”。请参考参数说明以创建最佳图像。

附录] FaceFusion 3.5.2 所有参数和功能的完整参考资料

本节解释了用户界面中显示的所有项目的作用和技术含义。如果您对某个设置不确定，请将其用作字典。

1. 左栏：系统处理器设置

这是设置处理 “内容 “和 “基础 “的区域。

处理器（处理模块）

按选中的顺序应用（内部处理顺序）。

  • 面孔交换器（face_swapper）：面孔交换的主要功能。将源面孔移植到目标面孔。
  • background_remover：移除背景（使其透明）。
  • 表情恢复器（expression_restorer）：恢复面部表情（皱纹、肌肉运动），这些表情在面部交换过程中经常会丢失。
  • face_debugger：可视化并显示面部检测框架、地标和遮罩范围（用于测试）。
  • 脸部编辑器：用于手动调整脸部的特定区域。
  • face_enhancer：专门针对脸部区域的高图像质量增强器（升频器）。恢复模糊的脸部。
  • frame_colourizer：为黑白镜头着色。
  • frame_enhancer：对包括背景在内的整个画面进行高质量图像增强（非常繁重的处理）。
  • lip_syncer：生成与音频文件相匹配的嘴部动作（唇部同步）。
  • age_modifier：操作年龄的实验函数（年轻化/老化）。

换脸模型。

  • hyperswap_1a_256: 最新标准。高速度、高分辨率和高稳定性。
  • inswapper_128_fp16：较旧的标准。创造性高，但分辨率低。
  • simswap_*：在某些角度很强，但可能缺乏通用性。
  • blendswap：强调合成熟悉感；ID（身份）淡化。

换脸像素提升。

人工智能生成人脸的虚拟分辨率。

  • 256×256：标准。
  • 512×512：高质量。特写图像所需的分辨率。
  • 1024×1024：超高质量（需要 VRAM）。

换脸权重

  • 0.0 – 1.0：应用强度。如果降低，原始脸部将显示出来。

执行提供商。

用于处理的硬件。

  • cuda：英伟达™（NVIDIA®）GPU（推荐使用，速度最快）。
  • cpu：CPU 处理（非常慢）。
  • coreml：用于 Mac（苹果芯片）。

显存策略

  • strict：严格的 VRAM 管理，以防止错误丢失（推荐）。
  • moderate / tolerant（适度/宽容）：速度优先设置，以最大限度地使用内存。

2. 中央栏：执行/工作流程。

材料输入和输出控制。

  • 来源：”提供脸部 “图像。
  • 目标：”面部替换目标 “图像或视频。
  • 输出路径/输出：目的地和预览屏幕。
  • UI 工作流程：.
    • INSTANT_RUNNER：每次操作都会即时更新预览。
    • JOB_RUNNER：用于加载任务和批量处理的批处理模式。
  • 日志级别： 信息（正常）、 调试（用于详细和错误分析）。

3. 右栏：高级设置（检测、屏蔽、排序）。

这是一个对人工智能行为进行微调的专业区域。

预览设置

  • 预览分辨率：预览图像质量，如果电脑较重，可以降低分辨率（不影响制作输出）。

选脸模式（目标规格）

  • 参考：更换与 “参考面孔 “中指定的面孔相似的人。
  • 一个：首先只检测到一个人。
  • 多人/所有人：更改屏幕中的所有人。

参考面孔。

  • 目标视频中检测到的人脸缩略图。点击此处锁定交换目标。

人脸选择器顺序

  • 大-小：按大小顺序（最靠近摄像头）处理人脸。
  • 左-右：从左到右处理。

参考面距离

  • 0.0 – 1.5：识别的 “松紧度”。
    • 较低（如 0.4）：更严格。较少涉及他人。
    • 提高（如 0.8）：较松散。根据化妆或灯光导致的脸部变化进行识别。

面部遮挡模型

  • xseg_*：用于检测脸部前方障碍物（手、头发等）的高性能模型。

面部遮挡类型

  • box：在矩形区域内合成。
  • OCLUSION：无障碍合成（推荐）。
  • 区域：按眼睛和嘴巴等部位合成。

面罩模糊

  • 0.0-1.0：合成边界的模糊程度。标准值为 0.3。

脸部蒙版平铺（上/下/右/左）

  • 垂直和水平扩展面部裁剪区域（裁剪框）。额头和下颌线不匹配时使用。

脸部检测器型号。

  • YOLO_FACE：标准、高速。
  • retinaface：高精度，低速度。适用于轮廓和非常小的人脸。

人脸检测得分

  • 0.0-1.0：”人脸检测 “的置信度阈值。
    • 如果检测不到人脸，则降低分值。如果检测到误报，则提高阈值。

人脸地标模型

  • 2dfan4：用于获取眼睛、鼻子和嘴巴坐标的模型。通常无需更改。