Wan2.2 Stand-in Video Face Swap Practice

此工作流是一个实用的Wan2.2替身换脸流水线：您加载一张源人脸图像，通过替身预处理器（FaceProcessorLoader → ApplyFaceProcessor）提取干净的面部/颈部区域（可选参数如 with_neck / face_only_mode），然后将该身份信号与目标视频结合，使生成结果在各帧中一致保留新人物的面部特征。

在生成端，它通过将目标视频编码为潜空间（WanVideoEncode） 构建视频条件，再通过WanVideoAddStandInLatent 注入替身身份潜变量，随后使用Wan2.2及常规包装栈（模型加载器 + LoRA选择 + 采样器）进行采样。关键控制参数是您传入采样器的视频去噪强度（denoise_strength）：较低值保留更多原始运动/内容，较高值则更倾向于“重绘”，可能导致源视频结构被削弱——因此您需根据希望换脸的激进程度调整去噪强度。

🎥 YouTube 视频教程

想了解这个工作流到底做什么，以及如何快速上手？

本视频将说明工具定位、一键启动方法，以及我的核心设计思路——无需本地部署，无需复杂环境配置。

所有操作直接在 RunningHub 上进行，您可第一时间体验实际效果。

👉 YouTube 教程： https://youtu.be/mfQVh9oXByQ

开始前建议完整观看视频——掌握整体逻辑能帮助您更快上手，避免常见误区。

⚙️ RunningHub 工作流

立即在线体验，无需安装。

👉 工作流： https://www.runninghub.ai/post/2004807686212513794/?inviteCode=rh-v1111

若效果符合预期，您后续可部署至本地进行定制化调整。

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📺 Bilibili 更新（中国大陆及亚太地区）

若您身处亚太地区，可通过下方视频观看该工作流的实测演示与创意解析。

📺 B站视频： https://www.bilibili.com/video/BV1uiviBME4g/

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