BFS - Best Face Swap (Qwen Image Edit 2509)
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关于此版本
模型描述
BFS（最佳人脸替换）LoRA 系列专为 Qwen Image Edit 2509 开发，擅长高保真人脸与头部替换任务，实现自然的色调融合与一致的光照效果。
每个版本均在前一版本基础上优化：
- 🧠 V1 – 聚焦人脸： 精准的人脸替换，保留原始头部形状与发型，仅转移面部身份与表情。
- 🧩 V2 – 聚焦头部： 更强大的头部替换，可完整替换头部（包括头发与姿态方向）。
这两个版本互为补充：一个专注于人脸替换，另一个专注于头部替换。
人脸替换视频测试：
人脸替换 - Qwen Image Edit 2509（英文）
注意： 如果你发现结果对比度过强、颜色过于鲜艳或呈现塑料质感，且正在使用 lightx2v 的光照模型，请尝试将采样步数设为原模型建议步数的一半。例如，若你选择的 Lightning 版本 Qwen Image Edit 2509 推荐 8 步，则尝试使用 4 步，因为对比度问题可能是由于步数过多所致（此时 CFG 固定为 1.0）。如果你在未使用 Lightning LoRA 的情况下仍出现此问题，请尝试减少步数，例如从 20 步降至 16 步或更少，并根据你的偏好进行平衡。此外，建议将 CFG 值调低，例如设为 1.2、1.5，这可能有所帮助。有时你可能会遇到相似性问题，尤其在源图与目标图的姿态与美学风格差异较大时，建议尝试提高 Head Swap LoRA 的强度，例如设为 1.2 或 1.3。
⚙️ BFS V1 — “聚焦人脸”
在 240 组图像三元组（人脸、身体、结果）上训练，
LoRA 秩为 16 → 后提升至 32，
梯度累积 = 2，在 NVIDIA L40S GPU 上训练了 5500 步。
此版本可生成稳定且细节丰富的脸部替换效果，在保留身体自然外观的同时，精准维持表情、光照与眼神方向。
🔧 模型说明
你无需使用我的工作流即可运行此 LoRA。如遇问题，请使用你自己的工作流，只需确保为 Qwen Image Edit + LoRA 的简单流程，并按正确顺序输入：人脸图像 1、身体图像 2。
量化： 低于 FP8（避免使用 GGUF Q4）可能无法正常工作。
人脸遮罩： 可选 — 若 MediaPipe 或 Planar Overlay 引发问题，请移除。
姿态条件： 若需更精确的对齐控制，请使用 MediaPipe 面部网格 或 DWPose。
Lightning LoRA： 可能产生类似塑料的皮肤质感，尤其在与其他基于 Qwen 的 LoRA 混合使用时。
⚙️ 推荐设置
采样器：
er_sde + beta57 / kl_optimal / ddim_uniform（效果最佳）ddim + ddim_uniform（有时最真实）res_2s + beta57
不要固守一种设置，若效果不佳，请尝试切换其他采样器。
精度：
- 🧠 最佳：
fp16 - ⚙️ 推荐：
gguf q8或fp8 - ⚠️ 低于 fp8： 明显质量下降
推理提示：
- 使用 Qwen Image Edit 2509 Lightning LoRA → 采用 4 / 8 步 可实现快速生成。
- 未使用该 LoRA → 使用 12–20 步，CFG 1.0–2.5 以追求真实感。
🧬 BFS V2 — “聚焦头部”
V2 “聚焦头部” 版本是 V1 的延续，在扩大数据集的同时，将重点转向完整头部替换。
在 NVIDIA RTX 6000 PRO 上训练，秩为 32，共 12,000 步，使用了 628 组图像对（人脸、身体、目标，部分含 MediaPipe 生成的姿态图）。
🔹 训练阶段
- 标准人脸替换 — 与 V1 相同，专注于面部身份。
- 姿态条件人脸替换 — 引入姿态图，以对齐眼神与头部角度。
- 完整头部替换 — 替换整个头部（含头发），实现更强的身份控制。
约 2,000 步后，训练重心转向头部替换优化。
约 4,000 步后，数据集筛选为肤色完美匹配的样本。
训练末期，高质量样本由 628 → 138 → 76 逐步精炼。
⚠️ 注意：
虽然 V2 仍可进行标准人脸替换，但因数据分布与混合条件的影响，其天然更倾向于完整头部替换。这一倾向部分为设计意图，部分为数据分布的结果。未来版本旨在恢复 V1 的精细面部控制能力，同时保留 V2 的出色色调与姿态一致性。
⚠️ 重要声明
请勿使用或分享涉及真实人物、名人或公众人物的结果。
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本模型仅限用于艺术创作、虚构角色、教育用途及 AI 实验。
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