실용 가이드

갤러리

갤러리의 사용 범위와 한계, 확인 방법을 한국어로 설명합니다. 아래 검토된 본문에는 제품 사실, 수치, 링크와 출처가 그대로 유지됩니다. 허가받은 미디어만 사용하세요.

출처 확인 비교: 허가받은 사진, 일괄, 단체 사진 매핑, 동영상, GIF를 위한 브라우저 기반 AI 얼굴 교체.

증거 공개

이 이미지가 무엇인지, 무엇이 아닌지

유용한 예시 페이지는 이미지만큼 출처와 한계를 가시적으로 만들어야 합니다. 이 자산은 예시를 지원되지 않는 성능 주장으로 바꾸지 않고 의도된 신원-장면 관계를 설명합니다.

01

공식 데모 자산

여섯 개의 시각적 자산은 DeepSwapAI 예시입니다: 하나의 단일 사진 대상-참조-결과 합성, 하나의 매핑된 단체 사진 합성, 두 개의 스튜디오 신원 참조 및 현재 제품 경험에 사용된 두 개의 장면 방향.

02

커뮤니티 업로드 아님

이 페이지의 어떤 이미지도 고객 결과, 사용자 제출물, 사용 후기 또는 유료 생성 작업 기록으로 제시되지 않습니다.

03

발명된 벤치마크 없음

예시는 정확도 점수, 평균 품질, 생성 속도, 성공률 또는 보장된 결과를 확립하지 않습니다.

04

가시적 증거 검사

신원 랜드마크, 헤어 경계, 얼굴 조명, 전경 겹침 및 장면 디테일을 비교하세요. 그런 다음 확장하기 전에 자신의 대표 입력을 테스트하세요.

이미지 권리 및 재사용. DeepSwapAI 또는 그 라이선스 제공자는 이 공식 데모 자산에 대한 모든 해당 권리를 보유합니다. 이 페이지를 보는 것은 재발행, 재배포, 재판매 또는 상업적 사용 권한을 부여하지 않습니다. 서면 라이선스 또는 귀속 조건을 요청하려면 공식 연락처 페이지 를 사용하세요.

사진 워크플로 예시

어떤 이미지가 장면을 제공하고 어떤 이미지가 신원을 제공하는지 확인

대상 이미지는 신체, 헤어, 포즈, 조명 및 배경을 설정합니다. 신원 참조는 해당 장면에 배치할 얼굴 신호를 제공합니다. 레이블이 지정된 결과 패널은 자신의 미디어를 테스트하기 전에 입력 관계를 가시적으로 만듭니다.

대상: 일관성을 유지해야 하는 장면, 포즈, 헤어, 의상, 조명 및 얼굴 각도를 검사하세요.
신원 참조: 보이는 눈, 눈썹, 코, 입, 턱 및 나이 신호를 비교하세요.
예시 결과: 가장자리, 조명 및 장면 연속성과 별도로 얼굴 신원을 검토하세요.

대상 이미지, 신원 참조 및 예시 결과를 보여주는 공식 예시 사진 얼굴 교체 워크플로 — **공식 예시 대상-참조-결과 합성.** 사진 워크플로를 설명하며 고객 결과, 실시간 생성 기록 또는 통제된 성능 벤치마크로 제시되지 않습니다.

재현 가능한 전후 감사

제품 벤치마크로 전환하지 않고 예시 측정

소스 예시는 622 x 701 대상 패널과 622 x 701 예시 결과 패널로 분할됩니다. 세 개의 정렬된 영역은 중앙 신원 참조 초상화 및 화살표 오버레이에서 깨끗하게 유지됩니다. 테이블은 기본 해상도에서 디코딩된 픽셀 차이를 보고합니다. 얼굴을 점수화하거나 생성 작업을 실행하거나 모델 품질을 추론하지 않습니다.

공식 예시에서 세 개의 정렬된 영역에 대한 디코딩된 픽셀 측정
영역	정렬된 창	평균 RGB 차이	델타 12 이상의 픽셀	휘도 상관	그라디언트 상관
상부 장면 및 얼굴 밴드	`0,0 · 622 x 230`	16.658	74.963%	0.93	0.378
얼굴 및 헤어 창	`180,8 · 260 x 270`	20.584	68.372%	0.901	0.3097
하부 피사체 및 장면 밴드	`0,480 · 622 x 221`	13.996	64.64%	0.9319	0.4188

상부 장면 및 얼굴 밴드

상부 밴드는 정렬된 주방 장면, 헤어 및 얼굴을 포함하며 참조 원 및 화살표 오버레이 위에 있습니다.

대상 (0, 0, 622, 230); 결과 (622, 0, 622, 230)

얼굴 및 헤어 창

중앙 창은 참조 원 또는 화살표 오버레이를 포함하지 않고 보이는 얼굴과 주변 헤어를 분리합니다.

대상 (180, 8, 260, 270); 결과 (802, 8, 260, 270)

하부 피사체 및 장면 밴드

하부 밴드는 참조 원 및 화살표 오버레이 아래에 의류, 팔, 손 및 방 디테일을 포함합니다.

대상 (0, 480, 622, 221); 결과 (622, 480, 622, 221)

숫자가 확립하는 것: 정확한 측정을 소스 SHA-256 14b8ca68bbf2e692b3f499084afffbd25e05373b00aa25c3f8d868876c25b8da에 바인딩합니다. 또한 시각적으로 관련된 쌍이 얼굴 픽셀만 변경되었다는 증거가 아닌 이유를 보여줍니다. 픽셀 차이에는 헤어, 의류, 손, 신체, 조명, 압축 및 장면 디테일이 포함될 수 있습니다.

전체 감사 기록 다운로드

JSON에는 소스 지문, 패널 레이아웃, 공식, 정확한 영역 좌표, 측정, 권리 경계 및 한계가 포함됩니다. CSV는 표 분석을 지원하며 BibTeX는 안정적인 인용을 제공합니다.

실제 생성된 출력의 경우 별도의 인간 검토 스코어카드를 사용하세요. 완전한 기계 판독 가능 인벤토리의 경우 연구 데이터 카탈로그.

를 사용하세요.

매핑된 단체 사진 예시

선택된 각 사람에게 다른 신원 할당 이 공식 합성은 하나의 그룹 대상, 네 개의 개별 신원 참조 및 하나의 다중 인물 결과 방향 간의 관계를 설명합니다. 실시간 다중 얼굴 교체 작업 공간

은 먼저 사람을 감지하고 제출 전에 번호가 매겨진 참조-대상 매핑을 표시합니다. 하나의 대상 그룹:
사진은 사람, 포즈, 수영장 장면, 조명, 헤어, 의상 및 배경을 제공합니다. 개별 신원 참조:
각 선택된 사람은 전체 그룹에 대해 하나의 참조가 암시되는 것이 아니라 별도의 참조를 받습니다. 증거 한계:

이는 공식 설명 합성으로, 사용자 업로드, 작업 영수증, 평균 품질 샘플 또는 다른 이미지에 대한 보장이 아닙니다. 단체 사진 준비 가이드 를 사용하여 가시성, 간격, 번호 순서, 10-참조 한계 및 현재 선택된 얼굴당 3-크레딧 비용을 확인하세요.

네 개의 신원 참조와 하나의 다중 인물 결과 방향이 있는 공식 예시 단체 사진 얼굴 교체 워크플로 — **공식 예시 단체 사진 합성.** 네 개의 참조 매핑 방향을 설명하며 고객 결과, 실시간 생성 기록 또는 통제된 성능 벤치마크로 제시되지 않습니다.

신원 방향 A

상세한 야외 장면에서 녹색 눈과 정의된 눈썹

스튜디오 초상화는 가시적인 정체성 단서를 제공합니다. 장면 연출은 흩날리는 머리카락, 얼굴 아래쪽을 가로지르는 꽃, 밝은 하늘, 그리고 반짝이는 빛 사이에 관련된 얼굴 정체성을 배치합니다.

정체성 참조

눈, 눈썹선, 코, 입, 턱, 그리고 전반적인 나이 단서를 비교 기준으로 사용하십시오.

정체성: 눈 색깔, 눈썹 두께, 입술 모양, 턱 비율을 비교하십시오.
가장자리: 헤어라인, 볼 경계, 턱 근처의 꽃을 살펴보십시오.
조명: 하이라이트와 그림자 방향이 장면 내에서 일관성을 유지하는지 확인하십시오.

화려한 꽃들 사이에서 녹색 눈을 가진 여성의 공식 AI 페이스 스왑 데모 방향 — **공식 예시 장면 연출.** 이는 사용자 결과나 통제된 사전-사후 테스트로 주장되지 않고, 시각적 검사를 위해 참조와 함께 제공됩니다.

정체성 방향 B

동일한 시각적 언어로 된 갈색 눈과 부드러운 얼굴선

두 번째 스튜디오 초상화는 다른 정체성 단서 세트를 제공합니다. 관련 장면 연출은 동일한 꽃밭 언어를 사용하여 시청자가 완전히 다른 환경과 혼동하지 않고 얼굴 정체성에 집중할 수 있도록 합니다.

정체성 참조

눈 모양, 눈썹 아치, 코, 입, 턱 윤곽, 전반적인 얼굴 비율을 비교하십시오.

정체성: 눈, 눈썹 아치, 입꼬리, 턱 모양을 비교하십시오.
전경: 빽빽한 꽃이 얼굴 아래쪽과 목을 어떻게 덮고 있는지 살펴보십시오.
장면: 밝은 하늘과 햇볕이 내리쬐는 들판을 배경으로 한 피부 조명을 검토하십시오.

공식 AI 얼굴 교체 데모 방향: 화려한 꽃들 사이에 있는 갈색 눈의 여성 — **공식 예시 장면 연출.** 이는 투명한 시각적 검토를 지원합니다. 평균 결과, 고객 업로드 또는 실시간 작업 기록을 나타내지 않습니다.

해석 가이드

예시가 답할 수 있는 것

이미지를 사용하여 테스트 계획을 수립하고, 게시되지 않은 증거를 추론하지 마십시오.

질문	여기서 보이는 것	한계
정체성 단서를 비교할 수 있습니까?	예. 참조와 장면 연출은 눈, 눈썹, 코, 입, 턱, 나이 단서를 드러냅니다.	이는 생체 인식 유사도 점수가 아닌 지각적 검토입니다.
대상-참조-결과 관계를 검사할 수 있습니까?	예. 사진 워크플로우 합성물은 장면 대상, 정체성 참조, 예시 결과를 표시합니다.	이는 입력 역할을 설명하지만 통제된 사전-사후 벤치마크는 아닙니다.
비디오 또는 GIF 연속성을 판단할 수 있습니까?	아니요. 이는 정적 예시 자산입니다.	해당 모션 워크플로우에서 테스트 전환, 흐림, 폐색, 컷, 루프 이음새를 확인하십시오.
출력이나 속도를 예측할 수 있습니까?	아니요. 결과는 제공된 정체성 참조와 대상 미디어에 따라 다릅니다.	확장하기 전에 대표 이미지 하나나 짧은 클립을 실행하고 실제 결과를 검토하십시오.

예시에서 테스트로

자신의 미디어에 동일한 검토 순서를 사용하십시오.

명확한 정체성 참조 하나를 선택하십시오. 얼굴을 선명하고, 방해받지 않으며, 검사할 수 있을 만큼 크게 유지하십시오.
대표 대상을 선택하십시오. 최종 사용에 중요한 포즈, 조명, 헤어스타일, 액세서리 또는 폐색을 포함하십시오.
가장 작은 유용한 테스트를 생성하십시오. 전체 배치나 긴 클립을 확정하기 전에 사진 한 장이나 짧은 까다로운 구간으로 시작하십시오.
정체성과 장면을 별도로 검토하십시오. 먼저 얼굴 랜드마크를 확인한 다음, 헤어스타일, 가장자리, 조명, 손, 전경 물체, 배경 연속성을 확인하십시오.
허가 및 정확한 시험 이미지를 확인하십시오. 해당 이미지를 공유하기 전에 동의를 확인하고 완전한 이메일 시험 이미지 워터마크 공개를 검사하십시오.

더 깊은 준비를 위해, 얼굴 교체 품질 가이드를 사용하십시오. 생성 후에는 얼굴 교체 품질 스코어카드로 동일한 가시적 기준을 기록하십시오. 동의, 보관 및 공유 결정을 위해서는 개인정보 보호 체크리스트를 사용하십시오. 검증 방법론 는 공개 주장이 어떻게 검토되는지 설명합니다.

워크플로우 선택