BFS - Best Face Swap (Qwen Image Edit 2509)
세부 정보
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이 버전에 대해
모델 설명
BFS(Best Face Swap) LoRA 시리즈는 고품질의 얼굴 및 머리 교체 작업에 특화된 Qwen Image Edit 2509용으로 개발되었으며, 자연스러운 톤 블렌딩과 일관된 조명을 구현합니다.
각 버전은 이전 버전을 기반으로 개선되었습니다:
🧠 V1 – 얼굴에 집중: 원래 머리 형태와 헤어스타일을 유지하면서 얼굴의 신원과 표정을 전이하는 정밀한 얼굴 교체.
🧩 V2 – 머리에 집중: 헤어스타일과 자세 방향을 포함한 전체 머리를 교체하는 강화된 머리 교체.
두 버전은 서로 보완적이며, 하나는 얼굴 교체에, 다른 하나는 머리 교체에 집중합니다.
얼굴 교체 비디오 테스트:
Face Swap - Qwen Image Edit 2509 (영문)
참고: lightx2v의 라이팅 모델을 사용하면서 대비가 지나치게 강하거나 색상이 매우 강렬하고 플라스틱 텍스처가 나타나는 경우, 라이팅에서 선택한 모델의 스텝 수를 그대로 사용하는 대신 예를 들어 N/2처럼 설정해 보세요. 예를 들어, 라이팅 버전 Qwen Image Edit 2509를 8스텝으로 선택했다면 4스텝으로 시도해 보세요. 이 대비 문제는 CFG가 1.0으로 고정되어 있기 때문에 스텝 수가 과도하기 때문에 발생할 가능성이 높습니다. 만약 라이팅 LoRA를 사용하지 않고도 이 문제가 발생한다면 스텝 수를 줄여보세요. 예를 들어 20대신 약 16 또는 그 이하로 시도해 보세요. 이는 귀하의 선호도에 따라 조절해야 하며, CFG를 1.2나 1.5와 같이 더 낮은 값으로 조정하는 것도 도움이 될 수 있습니다. 또한, 이미지의 자세와 미학적 특성이 매우 다를 때 유사성 문제를 겪을 수 있습니다. 이 경우 머리 교체 LoRA의 강도를 1.2, 1.3처럼 높여보는 것이 좋습니다.
⚙️ BFS V1 — “얼굴에 집중”
240개의 이미지 트리플(얼굴, 바디, 결과)로 학습되었으며,
LoRA 랭크는 16 → 이후 32로 증가,
기울기 누적값 = 2, NVIDIA L40S GPU에서 5,500스텝 동안 학습되었습니다.
이 버전은 안정적이고 세부적인 얼굴 교체를 생성하며, 표정, 조명, 시선 방향을 유지하면서도 바디의 자연스러운 외관을 보존합니다.
🔧 모델 참고사항
이 LoRA를 사용하려면 제 워크플로우를 반드시 사용할 필요는 없습니다. 문제가 발생하면 자신의 워크플로우를 사용하세요. Qwen Image Edit + LoRA의 간단한 워크플로우이며, 입력 순서는 얼굴 이미지 1, 바디 이미지 2만 올바르게 지켜주시면 됩니다.
양자화: FP8 이하에서는 동작이 보장되지 않습니다. (GGUF Q4는 피하세요.)
얼굴 마스크: 선택 사항 — MediaPipe 또는 Planar Overlay로 문제 발생 시 제거하세요.
자세 조건부: 더 정확한 정렬이 필요하면 MediaPipe Face Mesh 또는 DWPose를 사용하세요.
라이팅 LoRA: 다른 Qwen 기반 LoRA와 혼합할 경우 플라스틱 같은 피부 텍스처가 나타날 수 있습니다.
⚙️ 권장 설정
샘플러:
er_sde + beta57 / kl_optimal / ddim_uniform(최고 결과)ddim + ddim_uniform(가끔 가장 사실적)res_2s + beta57
한 가지 설정에 고집하지 마세요. 하나가 잘 작동하지 않으면 다른 것으로 전환해 보세요.
정밀도:
🧠 최고:
fp16⚙️ 권장:
gguf q8또는fp8⚠️ fp8 이하: 명확한 품질 저하
추론 팁:
Qwen Image Edit 2509 라이팅 LoRA 사용 시: 빠른 생성을 위해 4/8 스텝 사용
사용하지 않을 시: 현실감을 위해 12–20 스텝, CFG 1.0–2.5 사용
🧬 BFS V2 — “머리에 집중”
V2 “머리에 집중” 버전은 V1의 연장선으로 개발되었으며, 데이터셋을 확장하고 전체 머리 교체에 초점을 맞췄습니다.
NVIDIA RTX 6000 PRO에서 랭크 32, 12,000스텝 동안 학습되었으며, 628개의 이미지 쌍(얼굴, 바디, 대상, 때로는 MediaPipe로 생성된 자세 맵)을 사용했습니다.
🔹 학습 단계
표준 얼굴 교체 – V1과 동일, 얼굴 신원에 집중
자세 조건부 얼굴 교체 – 시선과 머리 각도를 정렬하기 위해 자세 맵 추가
전체 머리 교체 – 헤어스타일까지 포함한 전체 머리를 교체하여 더 강력한 신원 제어
약 2,000스텝 후, 초점이 머리 교체 개선으로 이동했습니다.
약 4,000스텝 시점에서 데이터셋이 완벽한 피부톤 일치 샘플로 좁혀졌으며, 학습 종료 시점에는
데이터셋이 628 → 138 → 76개의 고品質 샘플로 최적화되었습니다.
⚠️ 참고:
V2는 여전히 표준 얼굴 교체를 수행할 수 있지만, 데이터 균형으로 인해 전체 머리 교체에 더 자연스럽게 적응합니다.
이는 일부 의도적인 선택이었지만, 데이터 분포와 혼합 조건부로 인한 부수적 결과이기도 합니다.
향후 버전은 V1의 정밀한 얼굴 제어를 재현하면서도 V2의 강력한 톤과 자세 일관성을 유지할 예정입니다.
⚠️ 중요한 공지
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이 모델은 예술적·가상 캐릭터, 교육용, AI 실험용으로만 사용하는 것을 목적으로 합니다.
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