Identiteitsconsistentie
Vergelijk dezelfde oog-, wenkbrauw-, mond-, kaak- en leeftijdsaanwijzingen in elk resultaat.
Batch workflow gids
Consistentie is een batchworkflow, niet één instelling
Een fotoreeks versterkt kleine invoerverschillen. Groepeer vergelijkbare doelen, vergrendel de identiteitsreferentie, test een representatief frame en beoordeel de set met één acceptatienorm.
Huidige interface doorloop
Gebruik de 48-secondengids om de volledige batch te plannen
De hoofdvideogebruikt de openbare workflow-illustraties van DeepSwapAI en is beoordeeld op 27 augustus 2026. Het bevat geen klantmedia en presenteert geen gegenereerd resultaat, claim over voltooiingstijd of benchmark voor uitvoerkwaliteit.
Wat de walkthrough behandelt: kies de mappingrichting, controleer de limieten van 20 afbeeldingen, 30 MB per stuk en 95 MB totaal, test één representatief doel en één lastig randgeval en lees vóór het verzenden het exacte aantal uitvoeren en het totaal van 6 credits per uitvoer.
- 0–12 seconden: plan de batch. Definieer de volledige toegestane set voordat u privémedia uploadt.
- 12–24 seconden: kies de kaartrichting. Gebruik één referentie voor meerdere doel foto's of meerdere referenties tegen één doel foto.
- 24–36 seconden: controleer limieten en pilot. Blijf binnen de huidige limieten en test één representatieve afbeelding plus één moeilijk randgeval.
- 36–48 seconden: controleer kosten en resultaten. Bevestig de exacte uitvoertelling, het uiteindelijke krediettotaal en inspecteer elk resultaat in plaats van te vertrouwen op een batchgemiddelde.
Plan de set
Groepeer doelen op het visuele probleem dat ze delen
Behandel een gemengde set niet als één uniforme invoer. Scheid doelen op pose, belichting, expressie, resolutie of occlusie zodat één referentie niet wordt gedwongen over tegenstrijdige omstandigheden.
| Groeperingssignaal | Houd bij elkaar | Splits in een andere test |
|---|---|---|
| Pose | Frontaal en lichte draaiingen | Extreme profielen of steile hoofdkanteling |
| Belichting | Vergelijkbaar zacht of gericht licht | Nachtscènes, gekleurd licht of hard tegenlicht |
| Expressie | Neutrale en mild expressieve gezichten | Gesloten ogen, wijde mondvormen of extreme expressie |
| Resolutie | Doelen met vergelijkbare gezichtsgrootte en detail | Kleine, gecomprimeerde of zwaar gefilterde gezichten |
| Occlusie | Duidelijke gezichten of vergelijkbare accessoires | Handen, haar, brilglans, maskers of props over oriëntatiepunten |
Proefrun
Test het midden en het randgeval
- Kies één representatief doelwit: gebruik de afbeelding die het beste de meerderheid van de set weerspiegelt.
- Kies één moeilijk doelwit: neem het belangrijkste profiel, schaduw, expressie of occlusiegeval op.
- Houd de referentie constant: vergelijk doelomstandigheden voordat je identiteitsreferenties wisselt.
- Beoordeel met één rubric: gebruik dezelfde identiteit, scène en technische controles voor beide resultaten.
- Splits of schaal: verwerk de volledige groep alleen wanneer de proef slaagt; isoleer moeilijke afbeeldingen naar een aparte groep.
De gezichtswisselkwaliteitsgids legt uit welke referentie- en doelconflicten eerst opgelost moeten worden. Als je doel is om meerdere personen in één groepsfoto te vervangen in plaats van meerdere uitvoerbestanden te produceren, gebruik dan de batch vs meervoudige gezichtsruil beslissingsgids.
E-commerce en kledingcatalogi
Bouw elke toegestane catalogusbatch rond SKU, hoek en beoordelingsstatus
Een catalogusworkflow heeft meer structuur nodig dan een map met gemengde afbeeldingen. Bevestig de modelrelease, gelijkenistoestemming, bronafbeeldingsrechten, beoogde verkoopkanaal en openbaarmakingsbeslissing vóór upload. Bewaar vervolgens het productrecord dat elke doelwit, gegenereerde uitvoer, beoordelaarsbeslissing en goedgekeurde export verbindt.
| Controle | Houd constant binnen één batch | Beoordeel vóór goedkeuring |
|---|---|---|
| SKU of look | Eén product, kleurstelling, styling set en beoogd kanaal | Kledinggrenzen, labels, sluitingen, sieraden en accessoires blijven toerekenbaar aan het doelwit |
| Camera hoek | Voor-, driekwart-, profiel-, rug- of detailweergaven in aparte groepen | Referentie pose-compatibiliteit, kaak, oren, haarlijn en geoccludeerde randen |
| Belichting en scène | Eén studio-opstelling, locatie, belichtingsfamilie en bijsnijdpatroon | Gezichtskleur en schaduw blijven coherent met de doelscène |
| Identiteitsreferentie | Eén goedgekeurde referentie per pose- en belichtingsfamilie | Identiteitsaanwijzingen blijven consistent zonder het doelhaar, lichaam, kleding of achtergrond te veranderen |
| Exportrecord | SKU, hoek, bronversie, uitvoerversie, beoordelaar en beslissing | Elk goedgekeurd bestand verwijst terug naar het geautoriseerde doelwit en de gegenereerde taak |
- Inventariseer de set. Wijs SKU, hoek, belichtingsgroep, rechtenrecord en beoogd kanaal toe vóór generatie.
- Proef één typische en één moeilijke afbeelding. Neem het belangrijkste profiel, hand, haar, accessoire of harde-schaduw geval op.
- Vergrendel de goedgekeurde referentie voor die groep. Het gelijktijdig wijzigen van identiteit en scèneomstandigheden maakt fouten moeilijk te diagnosticeren.
- Genereer binnen de huidige batchlimieten. Gebruik niet meer dan 20 afbeeldingen, elk maximaal 30 MB, en maximaal 95 MB gecombineerd per aanvraag.
- Beoordeel elke uitvoer, niet een steekproefgemiddelde. Gebruik de kwaliteitsscorekaart en houd product-, rechten- en openbaarmakingscontroles buiten de numerieke score.
- Exporteer alleen goedgekeurde versies. Houd afgewezen en opnieuw te proberen bestanden buiten de publicatiemap en bewaar het autorisatie- en beoordelingsverslag.
Bewijsgrens: gezichtsvervanging verifieert geen kledingnauwkeurigheid, pasvorm, productwaarheid, marktplaatsnaleving of conversieprestaties. Menselijke beoordeling blijft vereist voor elke gepubliceerde catalogusafbeelding.
Kwaliteitscontrole
Beoordeel de set als een reeks
Scènebehoud
Controleer of haar, accessoires, handen, belichting en kadrering nog bij elk doel horen.
Uitschieterdetectie
Sorteer fouten op pose, licht, expressie, resolutie of occlusie in plaats van de hele set blindelings opnieuw te proberen.
Herhaaldiscipline
Wijzig één invoervariabele tegelijk en houd goedgekeurde uitvoeren gescheiden van de herhaalgroep.
Operationele regel: een batch is klaar wanneer de zwakste belangrijke afbeelding voldoet aan het beoogde gebruik, niet wanneer het gemiddelde resultaat acceptabel lijkt.
Modi, formaten, limieten en kosten
Ken het aantal uitvoeren voordat u indient
Gebruik vóór het uploaden de gratis lokale batchmanifestplanner om de mappingrichting, bestandsaantallen, opgegeven formaten, groottes, geplande uitvoeren en exacte credits te valideren zonder de geselecteerde bestanden te verzenden. Het detecteert geen gezichten, verifieert geen identiteit of toestemming, beoordeelt geen scènecompatibiliteit en voorspelt geen uitvoerkwaliteit.
De huidige batch gezichtsvervangingsworkflow ondersteunt één gezicht toegepast op meerdere doel foto's of meerdere bron gezichten toegepast op één doel foto. Het accepteert JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC en HEIF afbeeldingen, staat maximaal 20 afbeeldingen per batch toe, beperkt elke afbeelding tot 30 MB en de gecombineerde batch tot 95 MB, en kost 6 credits per gegenereerde uitvoer. Het exacte aantal uitvoeren en het totale aantal credits worden vóór indiening getoond.
De geselecteerde bestanden worden lokaal gecontroleerd op gereedheid vóór het uploaden. Geüploade en gegenereerde media worden binnen 24 uur van DeepSwapAI servers verwijderd. Proefafbeeldingsexporten van een account zonder voltooide credit aankoop bevatten zichtbaar DeepSwapAI.com en het e-mailadres van het account 100% volledige e-mailadres van het account. Elk teken is zichtbaar: het adres wordt niet gemaskeerd, ingekort, gehasht of weggelaten, en de interface toont dat exacte volledige adres vóór generatie. Na elke voltooide eenmalige credit aankoop zijn toekomstige afbeeldingsexporten watermerkvrij. Raadpleeg de privacy- en toestemmingschecklist voordat u de gelijkenis van een ander uploadt of deelt.
Hoe deze handleiding is gemaakt
Een herhaalbare productiechecklist, geen volume- of conversieclaim
Het DeepSwapAI Productteam heeft de handleiding ingedeeld rond de huidige batchworkflow en variabelen die een gebruiker kan bekijken en wijzigen. Het e-commercegedeelte is een redactionele besturingsreferentie, geen bewijs van kledingnauwkeurigheid, marktacceptatie, doorvoer, conversiestijging of bedrijfsresultaten. De walkthrough gebruikt alleen openbare workflowillustraties en bevat geen klantmedia of gegenereerde resultaatbenchmarks. Modus, formaat, kosten, limieten, browser-lokale manifestgrenzen, privacy, watermerk en catalogusbeoordelingsfeiten werden beoordeeld op 27 augustus 2026; zie de verificatiemethodologie.
Volgende workflowcontroles
Ga verder met de handleiding die bij uw media past
Pilot twee afbeeldingen vóór de volledige set
Gebruik één representatief doel en één moeilijk randgeval. Schaal pas nadat beide aan dezelfde beoordelingsnorm voldoen.