以下正文：
AI绘画爆火以来，换脸一直是一个热度相当高的用户需求。
“传统”的换脸方式是使用ROOP/reactor在Stable Diffusion里进行换脸。
先使用AI生成完整的图像，然后再将ROOP图像中的面部应用到AI生成的这个图像上。
说简单一点就是，你用AI画了一张画，但你想把这张画人物的脸换成你朋友的脸，ROOP/reactor就是用来做这个的。
它会直接把你朋友的脸放到这幅画的人物上，让画里的人看起来就是你的朋友。
但是这种换脸方式有一个很大的缺陷。
如果画面中的人物脸型和你朋友的脸型不一样，换完脸之后就会出现各种长短胖瘦、和你朋友面貌差距过大的图像。
而上个月20号发布的IP Adapter FaceID刚好解决了这个问题。
IP Adapter FaceID使用面部识别模型的面部ID嵌入，而不是CLIP图像嵌入.
同时使用LoRA来提高ID一致性，只需要一张图片就可以实现换脸。
和传统的换脸技术不同，它使用源图像作为参考，并允许控制这个参考图像对新图像的影响程度。
它的主要目标是创造受源图像影响的图像，而不是进行精确的面部交换。
说得再直白一点，当你想用朋友照片换脸的时候，它不会像ROOP/reactor一样直接把你朋友的脸放到其他图片上。
而是让新图片中的人有一些类似你朋友的特征，比如眼睛、鼻子或者脸型，从而达到换脸的目的。
从换脸的效果来看，IP Adapter FaceID更像是在创造一些新图片，让新图片的人有点像某个人，但不完全一样。
与其说是换脸，用“克隆”这个词更贴切。
比如我们直接从网上搜索几张明星的照片下载下来。
记住下载的图片要尽量保持面部无遮挡，特征明显。
避免浓妆艺术妆导致照片之间差距过大，确保最后生成的图片效果质量。
上传的时候第一张上传的照片要格外注意，最后生成的图片的面部状态和姿态会以第一张照片为准。
然后输入提示词和反向提示词，点击提交等待几秒钟就可以生成4张脸部克隆过后的图片。
虽然IP Adapter FaceID只需要1张图片就可以实现人脸克隆，不过可参考的图片越多，最后生成的图片效果就会越好。
和传统换脸最大的优势之一就是IP Adapter FaceID能够直接根据提示词和一个面部嵌入来生成图像。
我们可以在提示词这里输入不同的内容来生成不同场景下的效果。
在保持一定的面部特征的同时，融入新的创意和风格。
也就是说通过IP Adapter FaceID可以创造出既有特定人物特征，又具有独特风格和背景的图像。
并且我们还能够控制面部特征在新图像中的影响程度，拥有更大的灵活性，尤其是在创意和艺术项目中。
但IP Adapter FaceID有两个缺陷也非常明显。
一个是动漫图无法识别，只能克隆写实的人脸；
另一个是AI绘图的老毛病，对于手指的细节处理非常差。
所以一般情况下还需要借助其他工具来完成整张图片的优化。
不过IP Adapter FaceID已经可以在Comfy UI中使用了，可以对图片进行更精细化的处理。
但是要注意选择好一个合适的checkpoint。
有网友测试发现，SD官方提供的基础模型大多对于欧美脸型的支持比较好，但对于亚洲人来说会有点过度化妆的感觉。
由于本地部署流程比较复杂，一篇文章很难讲明白。
感兴趣的朋友可以直接在huggingface上在线体验，操作便捷，效果也非常不错。
IP Adapter FaceID的实际应用就不用多说了。
艺术照、写真照、做自媒体等等，都是可以快速应用的方向。
但不可避免的，之后网上的各种信息图片可能就需要我们仔细甄别了。
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