Identitetskonsistens
Jämför samma öga, ögonbryn, mun, käke och åldersledtrådar över varje resultat.
Guide för batch-arbetsflöde
Konsekvens är ett batch-arbetsflöde, inte en inställning
En fotouppsättning förstärker små inmatningsskillnader. Gruppera liknande mål, lås identitetsreferensen, testa en representativ bildruta och granska uppsättningen med en acceptansstandard.
Genomgång av aktuellt gränssnitt
Använd guiden på 48 sekunder för att planera hela batchen
Huvudvideon använder DeepSwapAI:s offentliga arbetsflödesillustrationer och granskades den 27 augusti 2026. Den innehåller inget kundmaterial och presenterar inget genererat resultat, tidsanspråk för slutförande eller riktmärke för utdatakvalitet.
Vad genomgången omfattar: välj mappningsriktning, kontrollera gränserna på 20 bilder, 30 MB per bild och 95 MB totalt, testa ett representativt mål och ett svårt gränsfall och läs sedan det exakta antalet utdata och totalen på 6 krediter per utdata innan du skickar.
- 0–12 sekunder: planera batchen. Definiera den fullständiga tillåtna uppsättningen innan du laddar upp privat media.
- 12–24 sekunder: välj kartriktning. Använd en referens över många målbilder eller många referenser mot en målbild.
- 24–36 sekunder: kontrollera gränser och pilot. Håll dig inom de nuvarande gränserna och testa en representativ bild plus ett svårt gränsfall.
- 36–48 sekunder: granska kostnad och utdata. Bekräfta det exakta utdataantalet, slutliga kredittotalet och granska varje resultat istället för att förlita dig på ett batchgenomsnitt.
Planera uppsättningen
Gruppera mål efter det visuella problem de delar
Behandla inte en blandad uppsättning som en enhetlig inmatning. Separera mål efter pose, belysning, uttryck, upplösning eller ocklusion så att en referens inte tvingas över motstridiga förhållanden.
| Grupperingssignal | Behåll tillsammans | Dela upp i ett annat test |
|---|---|---|
| Pose | Framåtvända och svaga vändningar | Extrema profiler eller brant huvudlutning |
| Belysning | Liknande mjukt eller riktat ljus | Nattscener, färgat ljus eller hård motljus |
| Uttryck | Neutrala och milt uttrycksfulla ansikten | Slutna ögon, vida munformer eller extremt uttryck |
| Upplösning | Mål med jämförbar ansiktsstorlek och detalj | Små, komprimerade eller kraftigt filtrerade ansikten |
| Ocklusion | Tydliga ansikten eller liknande tillbehör | Händer, hår, glasögonblänk, masker eller rekvisita över landmärken |
Pilotkörning
Testa mitten och gränsfallet
- Välj ett representativt mål: använd bilden som bäst speglar majoriteten av uppsättningen.
- Välj ett svårt mål: inkludera det viktigaste profil-, skugga-, uttrycks- eller ocklusionsfallet.
- Håll referensen konstant: jämför målförhållanden innan du byter identitetsreferenser.
- Granska med en rubrik: använd samma identitet, scen och tekniska kontroller för båda resultaten.
- Dela upp eller skala: bearbeta hela gruppen endast när piloten godkänns; flytta svåra bilder till en separat grupp.
Den kvalitetsguiden för ansiktsbyte förklarar vilka referens- och målkonflikter som ska åtgärdas först. Om ditt mål är att ersätta flera personer i ett gruppfoto snarare än att producera flera utdatafiler, använd guide för beslut om batch vs flera ansiktsbyten.
E-handels- och klädkataloger
Bygg varje tillåten katalogbatch runt SKU, vinkel och granskningsstatus
Ett katalogarbetsflöde kräver mer struktur än en mapp med blandade bilder. Bekräfta modellrelease, likhetsgodkännande, källbildsrättigheter, avsedd försäljningskanal och beslut om offentliggörande före uppladdning. Bevara sedan den produktpost som kopplar varje mål, genererad utdata, granskarbeslut och godkänd export.
| Kontroll | Håll konstant inom en batch | Granska före godkännande |
|---|---|---|
| SKU eller look | En produkt, färgställning, styling-set och avsedd kanal | Plaggens gränser, etiketter, stängningar, smycken och accessoarer förblir hänförliga till målet |
| Kameravinkel | Framifrån, trekvarts-, profil-, bak- eller detaljvyer i separata grupper | Referensposens kompatibilitet, käke, öron, hårfäste och ockluderade kanter |
| Belysning och scen | En studioinställning, plats, exponeringsfamilj och beskärningsmönster | Ansiktsfärg och skuggning förblir sammanhängande med målscenen |
| Identitetsreferens | En godkänd referens per pos- och belysningsfamilj | Identitetsledtrådar förblir konsekventa utan att ändra målets hår, kropp, kläder eller bakgrund |
| Exportpost | SKU, vinkel, källversion, utdataversion, granskare och beslut | Varje godkänd fil mappar tillbaka till den auktoriserade målbilden och den genererade uppgiften |
- Inventera uppsättningen. Tilldela SKU, vinkel, belysningsgrupp, rättighetspost och avsedd kanal före generering.
- Testa en typisk och en svår bild. Inkludera det viktigaste profil-, hand-, hår-, accessoar- eller hårdskuggfallets exempel.
- Lås den godkända referensen för den gruppen. Att ändra identitet och scenförhållanden samtidigt gör fel svåra att diagnostisera.
- Generera inom nuvarande batchgränser. Använd högst 20 bilder, 30 MB var och 95 MB sammanlagt per begäran.
- Granska varje utdata, inte ett genomsnittligt urval. Använd kvalitetskort och håll produkt-, rättighets- och informationskontroller utanför den numeriska poängen.
- Exportera endast godkända versioner. Håll avvisade och återförsöksfiler utanför publiceringsmappen och behåll auktoriserings- och granskningsposten.
Bevisgräns: Ansiktsbyte verifierar inte plaggets noggrannhet, passform, produktsanningshalt, marknadsplatsöverensstämmelse eller konverteringsprestanda. Mänsklig granskning krävs fortfarande för varje publicerad katalogbild.
Kvalitetskontroll
Granska uppsättningen som en sekvens
Scenbevarande
Kontrollera att hår, accessoarer, händer, belysning och inramning fortfarande tillhör varje mål.
Avvikelsedetektering
Sortera fel efter pos, ljus, uttryck, upplösning eller ocklusion istället för att försöka om hela uppsättningen blint.
Återförsöksdisciplin
Ändra en indatavariabel i taget och håll godkända utdata separata från återförsöksgruppen.
Operativ regel: en batch är redo när dess svagaste viktiga bild uppfyller den avsedda användningen, inte när medelresultatet ser acceptabelt ut.
Lägen, format, gränser och kostnad
Känn till antalet utdata innan du skickar in
Innan du laddar upp, använd gratis lokal batchmanifestplanerare för att validera mappningsriktningen, filantal, deklarerade format, storlekar, planerade utdata och exakta krediter utan att skicka de valda filerna. Den upptäcker inte ansikten, verifierar inte identitet eller samtycke, bedömer inte scenkompatibilitet eller förutsäger utdatakvalitet.
Det nuvarande batch ansiktsbytesarbetsflödet stöder ett ansikte applicerat på flera målbilder eller flera källansikten applicerade på en målbild. Det accepterar JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC och HEIF-bilder, tillåter upp till 20 bilder per batch, begränsar varje bild till 30 MB och den sammanlagda batchen till 95 MB, och debiterar 6 krediter per genererad utdata. Det exakta antalet utdata och kredittotalet visas före inlämning.
De valda filerna kontrolleras lokalt för beredskap före uppladdning. Uppladdade och genererade media raderas från DeepSwapAI-servrar inom 24 timmar. Testbildexporter från ett konto utan slutfört kreditköp innehåller synligt DeepSwapAI.com och kontots 100% kompletta e-postadress. Varje tecken är synligt: adressen är inte maskerad, förkortad, hashad eller utelämnad, och gränssnittet visar den exakta fullständiga adressen före generering. Efter ett slutfört engångskreditköp är framtida bildexporter vattenmärkesfria. Granska checklistan för integritet och samtycke innan du laddar upp eller delar en annan persons avbild.
Hur denna guide skapades
En repeterbar produktionschecklista, inte ett volym- eller konverteringspåstående
DeepSwapAI Produktteamet organiserade guiden kring det aktuella batcharbetsflödet och de variabler en användare kan observera och ändra. E-handelsavsnittet är en redaktionell kontrollreferens, inte ett bevis på plaggens noggrannhet, marknadsacceptans, genomströmning, konverteringsökning eller affärsresultat. Genomgången använder endast offentliga arbetsflödesillustrationer och innehåller inget kundmaterial eller genererade resultatreferenser. Fakta om läge, format, kostnad, gränser, webbläsarlokala manifestgränser, integritet, vattenstämpel och kataloggranskning granskades den 27 augusti 2026; se verifieringsmetodik.
Nästa arbetsflödeskontroll
Fortsätt med guiden som passar ditt material
Testa två bilder före hela uppsättningen
Använd en representativ målbild och ett svårt gränsfall. Skala först efter att båda uppfyller samma granskningsstandard.