Facefusion

Facefusion은 기능을 개별 프로세서로 나눠 켜고 끄고 겹쳐 쓸 수 있게 한다. 한 번의 작업에서 얼굴을 교체하고 디테일을 높인 뒤 나이를 바꾸는 일을 한 번에 처리한다. 고정된 작업 흐름에 묶이지 않는다. 실제로 필요한 단계의 처리 비용만 낸다.

모든 것이 자신의 컴퓨터에서 돌아간다. 원본 이미지, 대상 영상, 완성된 출력이 드라이브를 떠나지 않는다. 민감한 소재를 다루거나 클라우드 서비스에 파일을 맡기고 싶지 않을 때 중요하다. 대신 성능은 전적으로 하드웨어에 달려 있다.

플랫폼에는 얼굴 모델 카탈로그가 딸려 온다. 목록에는 HyperSwap과 GHOST 교체 도구, GPEN 기반 얼굴 업스케일러 여러 종, Real-ESRGAN 같은 프레임 도구가 들어 있다. 기본값에 머무르지 않고 소재에 맞는 모델을 고른다. 최신 버전은 선택지를 계속 늘린다.

전용 립싱크 프로세서는 오디오 트랙을 받아 그에 맞춰 대상의 입 모양을 다시 만든다. 클립을 다른 언어로 더빙하거나 원본 화면을 유지한 채 대사를 바꿀 때 쓴다. 플랫폼의 핵심 립싱크 도구다. 얼마나 사실적으로 보이는지는 원본 오디오와 영상이 얼마나 선명한지에 크게 좌우된다.

Facefusion에는 작업을 대기열에 넣고, 실행하고, 재시도하고, 목록으로 보는 명령줄 작업 시스템이 있다. 긴 일괄 실행은 클립이 담긴 폴더를 하나하나 지켜보지 않아도 쭉 처리한다. 작은 기능이지만 파일을 두어 개 넘게 처리하면 많은 시간을 아낀다.

명령 플래그를 외우기 싫은가? 프로그램을 실행하면 브라우저에 Gradio 웹 인터페이스가 열린다. 모델 선택부터 얼굴 감지 순서까지 모든 설정을 거기서 클릭한다. 초보자는 UI에서 이것저것 눌러본다. 그런 다음 같은 설정을 명령에 옮겨 반복 실행한다.

나이와 성별로 어떤 얼굴을 처리할지 걸러내고, 감지기가 훑는 순서를 제어하고, 신뢰도 기준을 정한다. 단체 사진이나 붐비는 장면에서 이 통제력이 깔끔한 교체와 얼굴이 뒤엉킨 엉망진창을 가른다.

이후 버전에는 배경 제거와 DeOldify, DDColor 같은 모델을 끌어오는 프레임 채색 기능이 더해졌다. 한 흐름에서 얼굴을 교체하고 대상을 오려내거나, 두 번째 프로그램을 열지 않고 바랜 아카이브 영상을 되살린다.