窗口旁的原生悬浮栏
选择视频窗口，通过紧凑的悬浮栏管理角色。悬浮栏可以缩成圆圈，原播放器仍可操作。
- 角色绑定、参考照片与阈值自动保存
- 逐角色阈值和实际匹配分数调试
- Metal 合成与 Core ML 推理
原生人脸替换 · Mac + Android
换一张脸。
保留整个场景。
视频播放时，为指定角色替换不同的人脸，其他人物保持原样。画面和身份参考在设备本地处理。
技术原型 · 已有指定设备测试 · 开放合作咨询
A → 01
B → 02
C
D
C、D 保持原样
交互逻辑示意，非实际换脸视频。点击角色开关或交换位置。
同帧最多 4 张脸各角色使用独立替换照片
按身份绑定跟随人物，而非左右位置
本地处理视频帧与角色参考保留在本机
原生处理流程C++ 核心与平台计算加速
两个平台，同样围绕角色
围绕正在观看的
视频来操作。
Mac 与 Android 两个原生原型，共用角色匹配思路，分别适配系统的捕获与显示机制。
留在正在使用的应用
通过系统屏幕共享选择一个应用，在悬浮面板中管理角色及参考样本，无需返回主程序界面。
- JNI 连接原生 C++ 处理核心
- 支持设备上的 GPU / NPU 加速
- 仅绘制人脸贴片，播放时触摸透传
识别人，而非记住坐标
同一个角色，不同的样子。
人物可以移动、离开、重新入场，也可以同时出现在照片中。每个可见实例分别确认身份。
01
选中视频中的原人物
在原视频画面中选择已检测的人脸，保存为这个角色的身份参考。
02
为角色指定替换脸
角色 A、B 可以使用不同照片。右侧的替换照片不参与原人物的身份判断。
03
补充与管理原脸样本
加入同一个人的其他角度，查看匹配分数，逐份删除样本。参考照片与阈值会保存。
同帧替换四张脸
18.19 ms
24.09 ms
按 30fps 节奏重复处理静帧，共 450 帧，其中 3 帧处理超过 33.33ms。这是引擎计时，不是动态视频端到端帧率保证。
合作前，先了解这些
几个关键
区别。
这是在线网页换脸吗？
当前换脸引擎运行在原生 Mac 和 Android 应用中。这个网站用于介绍技术及合作，不上传或处理访客的视频。
两个人能换成不同的脸吗？
可以。角色 A 和 B 可以各自绑定替换照片，通过原脸身份参考匹配，不按画面中的左右顺序绑定。未绑定的人保持原样。
同一个人在一帧中出现两次呢？
每张可见的脸分别跟踪、确认身份，同一个角色可以对应多个实例，并使用同一张替换脸，包括真人与照片中同时出现的脸。
能保证 30fps 和各种侧脸都准确吗？
目前不能。已有指定素材的性能测量；真实运动、切镜、遮挡、大角度转头时的准确率和端到端流畅度仍需评估。
现在有可以商用分发的 SDK 吗？
当前是用于技术评估与集成讨论的原型。现有模型包含有受研究用途限制的预训练模型；商业分发需要适用的模型授权和单独确定的集成方案。