AI 圖片編輯 · Head swap
AI head swap 換頭：整顆頭連同髮型一起替換
Head swap（換頭）會把整顆頭，包括頭髮、耳朵與頸部上方，從一張照片移到另一張照片的身體上，再融合膚色、光線與姿勢，讓接縫消失。這比保留原本髮型的 face swap（換臉）更進一步。只要把底圖與頭部參考圖上傳到我們的工具，不必撰寫提示詞就能取得結果。
- 免費開始
- 無內容過濾
- 瀏覽器直接使用
Head swap 與 face swap：實際替換的是哪些部分
有三種編輯經常被混淆。Face swap 只替換臉部內側，因此眼睛、鼻子和嘴巴會改變，但目標圖仍保留自己的髮際線、髮型與下顎輪廓；以 FaceFusion 和 InsightFace 為基礎的換臉工具就是這樣運作。Head swap 則替換整顆頭，新的人物會帶著自己的頭髮、耳朵與頭型出現，模型必須重建髮際線、頸部接合處以及頭與肩膀的比例。Body swap 則反過來，改變身體、服裝或姿勢，頭部保持不變。把同一張底圖分別做這兩種處理：face swap 之後你仍認得原本的捲髮，換整顆頭之後捲髮不見了，參考圖的髮型自然地落在肩上。很多人其實想換整顆頭卻輸入 face swap，這就是保留舊髮型的結果看起來不對勁的原因。
創作者為何選擇 AI head swap
頭髮承載的辨識度出乎意料地高。Cosplayer 希望假髮、辮子或角色髮型能隨臉一起帶過來，角色設計師則想在不重拍的情況下，用多種頭部試穿同一套服裝。單純的 face swap 做不到這點，而許多線上編輯器在編輯開始前就拒絕處理成人服裝或泳裝照片。這正是 uncensored head swap（無審查換頭）填補的空缺：工具保留底圖場景，取用你參考圖中的頭部，且不封鎖成熟的成人造型。它適用於你自己的照片、經同意的成年人，以及虛構或 AI 生成的角色，絕不可用於公眾人物或任何未同意的人。
AI 如何讓 head swap 變成一分鐘的修圖
在生成式 AI 出現之前，逼真的 head swap 是修圖師的工作：手動把頭摳出來、一根根遮罩髮絲、把脖子變形對齊，再補陰影和顏色直到接縫消失，一張照片常常要一小時以上，捲髮或碎髮幾乎保不住。AI head swap 徹底改變了這個流程。編輯模型不再剪貼像素，而是同時讀懂兩張圖，分辨哪裡是頭、頭髮、脖子和背景，直接在底圖場景裡重新繪製頭部。因此髮際線能一縷一縷重建，脖子膚色能自動對齊，新臉上的光線也會跟著照片裡原有的燈光或陽光走。
- 自動分割：不必手動遮罩頭髮、耳朵或眼鏡。
- 光線與色彩匹配：陰影與白平衡依底圖重新算繪。
- 姿勢與視線轉移：新頭部沿用原圖的傾斜、轉向與目光方向。
- 比例修正：自動調整頭部大小、脖子長度與肩線，讓整體依然自然。
好的 AI head swap 為什麼令人驚豔
第一張成功的結果往往讓人驚訝，因為完全看不出修過。參考圖的髮型自然垂落在底圖服裝的肩上，耳環和衣領留在原位，背景一點也沒變。對創作者來說，好處既驚豔又實用：
- 速度：手動修一張的時間可以試十種造型，比較後再決定。
- 不需技術：上傳兩張圖就取代圖層、遮罩與筆刷，結果可直接下載。
- 好照片再利用：服裝、姿勢或場景完美的照片，即使原本的頭拍糊、閉眼或戴錯假髮，也能繼續使用。
- 角色一致：同一顆頭能出現在許多場景，對漫畫、系列作品與 AI 藝術很重要。
- 頭髮自然：整個髮型跟著頭一起換，這正是 face swap 工具做不到的。
Head swap 正在哪些領域流行
Head swap 已從小眾的 ComfyUI 技巧變成常見需求，這要歸功於能同時讀取兩張輸入圖片的開放編輯模型。光是社群的 BFS 轉接器系列，2026 年 10 月在 Hugging Face 上的每月下載量就超過 278,000 次，並被約 100 個公開 Space 使用；這反映的是採用程度，而非搜尋量。以下是最常使用的情境：
- Cosplay 與服裝拍攝：保留昂貴的服裝照片，換上已完成假髮與妝容的頭部。
- 短劇與廣告前期預覽：在選角或重拍前，先在分鏡畫面上試試不同演員的造型。
- 角色設計與 AI 藝術：把同一個 AI 生成成年角色的頭放到多種姿勢上，打造風格一致的系列。
- 迷因與朋友惡搞：經朋友同意，把他們放進電影海報姿勢或錯過的團體合照中。
- 髮型試戴：去髮廊前，先看看新髮型與髮色在你自己身體與服裝上的效果。
如何為照片 head swap：逐步教學
無論你在本機執行 BFS 還是使用線上編輯器，流程都包含同樣的五個決定。圖片順序弄錯，是結果顯示原本的頭或出現奇怪混合的最常見原因，因為新舊 BFS 版本讀取兩張輸入的順序相反。
- 1. 選擇底圖：要保留的身體、服裝、背景與光線，最好只有一位清楚可見的人物。
- 2. 選擇頭部參考圖：清晰的正面照片，頭髮與耳朵沒有被裁切，也沒有被手、帽子或濾鏡遮住。
- 3. 對齊角度：參考圖的頭部朝向若與底圖相同，模型需要自行補造的部分就少得多。
- 4. 在本機載入正確組合：基礎模型、文字編碼器、VAE 與 BFS 檔案必須屬於同一系列；LoRA 強度從 1.0 開始。
- 5. 檢查接縫：放大檢視髮際線、耳朵、頸部接合處與膚色過渡，再用 inpainting 修補小區域。
Head swap 提示詞範本與撰寫方式
我們的線上工具不需要提示詞，但本機 BFS 流程需要，而且措辭很重要。好的提示詞要做到三件事：說明哪張圖是底圖、要移除哪顆頭並換上哪顆頭，以及哪些細節必須保留。寫出你在意的特徵（頭髮、眼睛顏色、鼻子），並要求模型複製底圖的視線、頭部轉向與表情，讓新頭部不會像是貼上去的。請調整以下範本，並讓圖片編號與你所用版本的順序一致：
- Head V5 風格：head_swap: start with Picture 1 as the base image, keeping its lighting, environment and background. Remove the head from Picture 1 completely and replace it with the head from Picture 2, strictly preserving the hair, eye color and nose structure of Picture 2. Copy the eye direction, head rotation and micro expressions of Picture 1.
- 比例優先：Use Picture 1 as the base. Replace its head with the head from Picture 2 and keep a natural head-to-body ratio, matching skin tone, shadows and light direction on the neck.
- Cosplay：Keep the costume, pose and set from Picture 1. Replace the head with Picture 2, keeping the wig color, bangs and makeup exactly as shown, soft studio light.
- 修補階段：Same image, keep everything unchanged except the hairline and neck; blend the skin transition and remove the visible seam.
- 撰寫提示：像 4k 這類字詞並不會提高實際輸出解析度，解析度取決於基礎模型與流程設定。
Head swap 影片：先替換第一幀，再生成動畫
完整的 head swap 影片仍屬實驗階段。BFS-Video 於 2026 年 1 月針對 LTX-2.3 與 2.5 發布，以約 300 組圖片配對訓練，並不會逐幀替換頭部。它先替換第一幀，再以該幀為條件生成片段，讓身分保持穩定且操作簡單。代價是表情與嘴唇動作不會嚴格跟隨原始影片，長鏡頭也會逐漸偏移。它適合短反應片段、迷因與前期預覽；若是需要維持對嘴的說話鏡頭，FaceFusion 等逐幀換臉工具仍是務實的選擇。你也可以在線上沿用同樣的思路：先製作靜態圖片，再用我們的圖片轉影片工具讓它動起來。
為什麼 head swap 看起來像貼上去的，以及如何修正
多數失敗的結果來自兩張圖片之間的幾項不匹配，而非模型本身。怪罪工具之前，先檢查以下幾點：
| 症狀 | 可能原因 | 可嘗試的做法 |
|---|---|---|
| 髮際線邊緣生硬 | 背景雜亂，或頭髮細碎、捲曲 | 使用背景單純的參考圖；對邊緣做 inpainting |
| 頭看起來太大或太小 | 兩張照片的拍攝距離不同 | 裁切參考圖，讓頭部大小相近 |
| 臉部顏色與頸部不同 | 暖光與冷光差異、陰影不一致 | 選擇光線方向相近的照片 |
| 舊的頭部露出來 | 該版本的圖片順序顛倒 | 對調輸入或改用其他 BFS 版本 |
| 表情僵硬、眼神呆滯 | 參考圖與底圖的視線不同 | 要求複製圖片 1 的視線與轉向 |
| 眼鏡或帽子不見 | 參考圖中的配件被遮住 | 使用沒有遮擋的清晰參考圖 |
最佳 AI head swap 選擇：線上、App 或本機
目前沒有任何獨立評測選出唯一最好的 AI head swap，因此請依你的工作方式來選。本機 BFS 設定的掌控度最高且可免費下載，但需要強大的 GPU、正確的基礎模型與耐心。Hugging Face Spaces 讓你在瀏覽器中試用 BFS，不過排隊、額度與內容規則因 Space 而異。手機 App 方便，但很少說明使用哪個模型，而且多數會封鎖成人服裝。託管的 head swap API 並不常見；BFS 權重沒有作者提供的託管端點，因此開發者通常自行架設。Spicy AI 的 uncensored head swap 介於兩者之間：在瀏覽器中上傳兩張照片即可，不需提示詞，點數費用清楚，且對經同意的成年人不過濾成人造型。
大家嘗試的點子
檢查假髮與妝容
把完成的 cosplay 頭部換到上個月的服裝照上，在下次拍攝前先看到完整角色。
一個角色，多種場景
在海灘、攝影棚與夜晚城市等鏡頭中，讓 AI 生成成年角色的頭部保持一致，打造系列作品。
魅力風格情緒板
透過 uncensored head swap，用你自己的頭部測試成熟閨房風或泳裝概念，不會遭到主流編輯器的拒絕。
按下生成前的檢查清單
- 每張照片只放一個人；團體照會讓工具必須猜測要替換哪顆頭。
- 選擇至少和底圖一樣清晰的參考圖，且頭髮完整入鏡。
- 盡可能讓兩張圖片的頭部角度與光線方向一致。
- 除非你想保留，否則請移除參考圖中的墨鏡、手或帽子。
- 只使用你自己的臉、經同意的成年人的臉，或虛構、AI 生成的成年角色。
在本機執行 head swap 模型 vs 在 Spicy AI 線上使用
| 本機 BFS 流程 | Spicy AI 線上 | |
|---|---|---|
| 設定 | ComfyUI 或 diffusers、基礎模型、文字編碼器、VAE 與 LoRA | 在瀏覽器上傳兩張照片 |
| 提示詞 | 必要，且措辭依版本而異 | 不需要 |
| 圖片順序 | 不同 BFS 版本之間會改變 | 自動為你處理 |
| 硬體 | 高 VRAM GPU（FLUX.2 Klein 9B 約需 29 GB） | 不需要 |
| 成人造型 | 取決於基礎模型與你的設定 | 對經同意的成年人不設內容過濾 |
| 起步成本 | 免費權重，使用你自己的 GPU 時間 | 每次執行前顯示點數費用 |
- 以提示詞生成圖片
- 上傳參考照片進行以圖生圖編輯
- 每次最多 4 張，支援多種比例
常見問題
Face swap 和 head swap 有什麼不同？
Face swap 只替換臉部內側，保留目標圖的頭髮與頭型。Head swap 則替換整顆頭，包括頭髮、耳朵與部分頸部，再融合接合處。BFS 甚至兩者都有提供：Face V1 用於僅換臉，Head 各版本用於換整顆頭。
Head swap 合法嗎？
編輯你自己的照片，或已同意的成年人的照片，一般來說沒有問題。未經同意使用他人的肖像，或製作真實人物的色情、誹謗或欺騙性圖片，依你所在地區可能違反隱私、肖像權與深偽相關法律。BFS 模型卡本身也要求使用者不要製作或分享涉及公眾人物或未同意者的結果。
我可以對名人做 head swap 嗎？
我們不建議，我們的工具也不是為此設計的。名人編輯很容易變成誹謗或冒充，BFS 作者也明確要求使用者不要使用公眾人物。若要做同人創作，請改用虛構或 AI 生成的角色。
AI head swap 的結果可以商業使用嗎？
請逐層確認。BFS 轉接器採用 MIT 授權，但基礎模型有各自的授權：Qwen-Image-Edit-2511 為 Apache-2.0，而 FLUX.2 Klein 9B 為非商業授權。你也必須擁有兩張來源照片的權利。
有免費的線上 AI head swap 嗎？
本工具以點數運作，生成前會顯示費用；登入前即可查看範例。部分 Hugging Face Spaces 提供免費的 BFS 示範，但有排隊與額度限制。本機 BFS 可免費下載，但需要你自己的 GPU。
有 head swap API 嗎？
開放的 BFS 權重並未附帶作者提供的託管 API，因此開發者通常透過 ComfyUI 或 diffusers 在自己的伺服器上執行。部分託管平台提供基礎模型的編輯端點，但是否包含 BFS 需逐一確認。
資料來源
BFS、Qwen、FLUX、LTX 與 FaceFusion 為其各自專案與擁有者的名稱，此處僅供識別之用；Spicy AI 與其並無關聯。每張圖片中的人物都必須是成年人（18 歲以上），且為你本人、已同意者或虛構角色。