DeepSwapAI

Libreng pribadong tagasuri ng input

Paghambingin ang face swap source at target images bago mag-upload

Sukatin ang dalawang images sa device na ito, suriin ang narrow whole-image differences, at kumpletuhin ang face-specific checks na hindi kayang i-automate ng browser. Wala sa napiling file ang umaalis sa tab na ito.

Ni DeepSwapAI Product TeamSource-target analyzer na nireview noong Hulyo 28, 2026Local image analyzer

Source-target preflight

Paghambingin ang dalawang photo nang hindi ina-upload ang alinman

Magsimula sa source identity image. Idagdag ang target scene upang ilantad ang malawak na technical differences na nararapat sa visual review. Ang measurements ay naglalarawan ng kumpletong images, hindi ng detected faces.

Walang upload: ang analyzer ay walang file-transfer request. Ang normal na page telemetry ay hindi tumatanggap ng file names, image bytes, pixels, measurements, checklist answers, o exported reports.

Step 1 · required

Larawan ng pinagmulang pagkakakilanlan

Piliin ang image na nagbibigay ng visible facial identity.

Walang napiling source

JPEG, PNG, WebP, o AVIF kapag kayang i-decode ng browser na ito.

Step 2 · recommended

Larawan ng target na eksena

Piliin ang scene, pose, expression, hair, clothing, at background reference.

Walang napiling target

Magdagdag ng target upang ikumpara ang whole-image measurements.

Technical measurements

Basahin ang bawat imahe bago ikumpara ang pares

Pumili ng source image upang simulan ang local measurement.

Walang marka ng kalidad: Ang mga flag ay konserbatibong pahiwatig para sa pagsusuri, hindi isang marka ng modelo o hula ng output. Ang isang malinis na ulat ay hindi makapagtatag ng pagkakatulad ng pagkakakilanlan, pahintulot, pagkakatugma ng pose, o makatotohanang henerasyon.

Mapa ng pagsukat

Limang signal ng larawan kasama ang isang makitid na paghahambing ng pares

Mga sukat at byte

Eksaktong katangian ng file. Ang isang maikling gilid na mas mababa sa 256 pixels ay nag-trigger ng pagsusuri; ang kasalukuyang limitasyon sa pag-upload bawat larawan ay 30 MB.

Mean luminance

Average na Rec. 709 luma. Maaari nitong i-flag ang isang pandaigdigang madilim o maliwanag na input ngunit hindi masasabi kung ang isang mukha ay wastong naka-expose.

Pagkalat ng contrast

Population standard deviation ng luminance. Ang isang mababang halaga ay maaaring magpahiwatig ng isang flat input, ngunit ang isang mataas na halaga ay hindi patunay ng kapaki-pakinabang na detalye ng mukha.

Bahagi ng clipping

Porsyento ng mga sample na pixel na malapit sa itim o puti. Tinutukoy nito ang naka-compress na tonal range nang hindi inilalagay ang mga apektadong tampok ng mukha.

Adjacent-edge difference

Mean local luminance change. Tumutugon ito sa blur ngunit pati na rin sa texture, ingay, pagbabago ng laki, at nilalaman ng eksena.

Mga pagkakaiba ng pares

Ang mga ganap na puwang at isang edge-detail ratio ay nagpapakita ng malawak na hindi pagkakatugma na dapat suriin. Hindi ito mga sukat ng pagkakatugma sa antas ng mukha.

Pagsusuri ng tao

Kinakailangan pa rin para sa aktwal na mukha, pose, ekspresyon, buhok, kamay, salamin, occlusion, pahintulot, at nilalayong madla.

Ebidensya at limitasyon

Tingnan ang kontroladong benchmark sa likod ng analyzer

Ang nai-publish na benchmark ay naglalapat ng parehong mga formula sa anim na kontroladong variant ng isang pagmamay-ari na pinagmulan. Kasama nito ang eksaktong mga pagbabago, sample na file, JSON, CSV, at SHA-256 hashes. Ang naka-compress na sample ay nagpapakita rin kung bakit ang mga aggregate metric ay hindi dapat iharap bilang isang unibersal na pass/fail score.

Suriin ang benchmark at data I-score ang isang nabuong output

Mga tanong ng checker

Ano ang ginagawa at hindi ginagawa ng tool

Ina-upload ba nito ang alinman sa mga larawan?

Hindi. Ang pag-decode, pagbabago ng laki, paghahambing, estado ng checklist, at paggawa ng ulat ay nangyayari sa loob ng tab na ito ng browser.

Ang walang babala ba ay ginagarantiyahan ang isang malakas na output?

Hindi. Hindi sinusuri ng checker ang modelo ng henerasyon o hinuhulaan ang isang output.

Nakikita ba nito ang isang mukha?

Hindi. Sinusukat nito ang kumpletong na-decode na larawan at hindi nakakakita ng pagkakakilanlan, landmark, pose, ekspresyon, o pahintulot.

Ano ang ibig sabihin ng paghahambing ng source-target?

Ipinapakita nito ang mga pagkakaiba sa pagitan ng liwanag ng buong larawan, contrast, clipping, sukat, at mga sukat ng edge-detail. Hindi nito hinuhusgahan ang pagkakatugma ng mukha.

Bakit ko pa rin dapat patakbuhin ang isang maliit na pagsubok?

Tanging isang kinatawan na henerasyon ang makapagpapakita kung paano nakikipag-ugnayan ang mga napiling input sa kasalukuyang workflow.

Gumamit ng isang kinatawan na larawan bago palakihin ang gawain

Pagkatapos suriin ang input, buksan ang photo workflow at subukan muna ang pinakamaliit na makabuluhang kaso.

Buksan ang photo face swap