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다양한 사용 사례와 매개변수 구성을 살펴보세요
숨겨진 수수료 없이 투명한 가격. 사용량에 따라 지불합니다.
| 규칙 및 양식 | Channel | 크레딧 | 가격 (USD) | 공식/참고 가격 | 일일 절감액 |
|---|---|---|---|---|---|
image-face-swap imageapipass | Regular | 5per run | $0.023 | - | - |
image-face-swap 사용 전체 가이드
단 한 번의 API 호출로 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 AI 얼굴 교체 기능을 앱에 통합하세요.
ApiPass의 Image Face Swap API를 사용하면 사진 속 얼굴을 놀랍도록 생생하고 정확하게 프로그래밍 방식으로 교체할 수 있습니다. 고급 얼굴 인식, 정렬, 블렌딩 알고리즘을 기반으로 하는 이 API는 기본 이미지와 참조 얼굴 이미지를 입력받아 원본 사진의 조명, 포즈, 표정을 유지한 깔끔한 워터마크 없는 결과를 반환합니다. 소셜 미디어 도구, 크리에이티브 콘텐츠 플랫폼, 사진 앱, 엔터테인먼트 제품을 구축하든, 이 API는 콜드 스타트 없이, 일관된 처리량과 간단한 REST 통합으로 대규모의 매끄러운 얼굴 교체를 제공합니다.
모든 요청에는 face_image와 image가 필요합니다. face_image는 신원 소스를 제공하고, image는 감지된 얼굴을 교체할 대상 사진입니다.
target_index는 대상 이미지에서 감지된 얼굴 중 교체할 얼굴을 선택합니다. 기본값은 0이며, 정수 문자열을 허용하고 음수가 아니어야 합니다.
단체 사진에서 감은 눈을 보정하는 것부터 전문적인 헤드샷 제작, 밈 생성, 성별 변환, 유명인 변환, 그림 오버레이까지 — 이 API는 다양한 크리에이티브 및 상업용 애플리케이션을 지원할 만큼 유연합니다.
이 모델은 소스 얼굴과 대상 얼굴 사이의 피부 톤, 조명 방향, 그림자 일관성을 자동으로 맞춰 수동 보정 없이도 합성처럼 보이지 않고 자연스럽게 완전히 통합된 결과를 생성합니다.
교체 과정 전반에서 원본 피사체의 머리 기울기, 시선 방향, 얼굴 표정이 유지되므로 최종 결과가 기본 사진의 맥락에 맞고 신뢰감 있게 보입니다.
사진에 한 명 이상이 포함된 경우 target_index 파라미터를 사용해 교체할 얼굴을 정확히 지정할 수 있습니다 — 첫 번째 얼굴, 두 번째 얼굴, 세 번째 얼굴 등. 추측도, 예기치 않은 결과도 없이 매번 일관되고 예측 가능한 결과를 제공합니다.
모든 응답은 소비자 앱, 마케팅 자료 또는 비주얼 디자인 워크플로에서 즉시 사용할 수 있는 워터마크 없는 JPEG, PNG 또는 WEBP 이미지를 반환하며, API 파라미터를 통해 선택적 Base64 인코딩과 동기 모드를 사용할 수 있습니다.
통합 흐름은 ApiPass의 다른 APIPASS 기반 비동기 이미지 모델과 동일합니다.
모델로 apipass/image-face-swap을 선택하고 face_image, image, 선택 사항인 target_index, 선택 사항인 output_format, 선택 사항인 enable_base64_output을 포함해 입력을 준비합니다.
페이로드를 ApiPass /api/v1/jobs/createTask 엔드포인트로 전송합니다. 어댑터는 모델 이름을 apipass/image-face-swap으로 다시 작성하고 정규화된 페이로드를 APIPASS에 제출합니다.
/api/v1/jobs/recordInfo를 통해 작업 실행을 추적하거나 callBackUrl을 구성해 비동기 완료 알림을 받을 수 있습니다.
작업이 성공하면 작업 응답 객체의 resultJson.resultUrls에서 얼굴이 교체된 이미지 URL을 읽습니다.
이 권장 사항은 어댑터 가드레일과 현재 APIPASS 파라미터 계약을 따릅니다.
얼굴이 잘 보이고 가려지지 않았으며 신원 세부 정보를 확인할 수 있을 만큼 해상도가 충분한 face_image를 선택하세요. 심한 흐림, 극단적인 각도, 강한 가림은 피하세요.
대상 이미지에 얼굴이 두 개 이상 포함된 경우 재시도 시에도 요청한 교체가 안정적으로 유지되도록 target_index를 명시적으로 설정하세요.
enable_sync_mode를 false로 유지하세요. ApiPass는 비동기 webhook/callback 시스템을 활용하며, 상태 폴링과 결과 처리를 위해 작업 ID를 내부적으로 관리합니다.
표현된 사람들의 동의를 받은 경우 아바타, 프로필 이미지, 캠페인 목업 또는 내부 비주얼 테스트를 위한 승인된 인물 사진 변형을 생성하세요.
선택한 신원 소스와 대상 구성을 결합해 캐릭터, 의상 또는 장면 콘셉트를 미리 확인하세요.
고객의 얼굴을 전문 모델 이미지에 교체해 제품 속 자신의 모습을 볼 수 있게 하여 구매 확신을 크게 높이고 반품률을 줄이세요.
이 문서에서는 apipass/image-face-swap을 사용합니다. 이는 코드베이스와 예제 스크립트에서 사용하는 현재 SUPPORT_MODEL 값이기 때문입니다.
readme와 API 섹션은 ApiPass가 apipass/image-face-swap을 ApiPass의 apipass/image-face-swap 엔드포인트로 전달한다고 설명하며, 이는 get_provider_model_name과 일치합니다.
JSON은 face_image, image, target_index, output_format, enable_base64_output, enable_sync_mode에 대해 어댑터에 구현된 것과 동일한 검증을 문서화합니다.
모든 API는 Bearer Token을 통한 인증이 필요합니다.
Authorization: Bearer
ApiPass 통합 작업 API를 통해 새 Image Face Swap 작업을 생성합니다
ApiPass는 공개 요청 엔벨로프를 안정적으로 유지합니다. 얼굴 교체 매개변수는 input 객체 안에 전달되며 WaveSpeed 어댑터가 정규화합니다.
1{
2 "model": "apipass/image-face-swap",
3 "callBackUrl": "string (optional)",
4 "input": {
5 "face_image": "https://example.com/face.jpeg",
6 "image": "https://example.com/target.jpeg",
7 "target_index": 0,
8 "output_format": "jpeg",
9 "enable_base64_output": false,
10 "enable_sync_mode": false
11 },
12 "channel": "auto"
13}model필수stringImage Face Swap용 공개 ApiPass 모델 이름입니다.
"apipass/image-face-swap"
callBackUrl선택적stringApiPass 작업 완료 알림을 위한 선택적 사용자 콜백 URL입니다.
"https://your-domain.com/api/callback"
channel선택적stringchannel 매개변수를 통해 APIPASS 내 해당 제공자를 지정할 수 있습니다. 이러한 제공자는 실제 이미지 및 비디오 생성 작업을 처리합니다. APIPASS는 현재 세 가지 제공자 옵션을 제공합니다:
channel 매개변수의 기본값은 auto입니다. 활성화되면 APIPASS는 실시간 가격 및 안정성 지표를 기반으로 사용 가능한 제공자 전반에 작업을 자동으로 할당하여 최소 비용과 안정적인 성능의 균형을 맞춥니다. 사용자 지정 라우팅 요구 사항이 없다면 기본값 auto를 유지하세요.
사용 가능한 옵션:
auto
input 객체에는 WaveSpeed 어댑터가 허용하는 얼굴 교체 매개변수가 포함됩니다.
input.face_image필수string | array<string>소스 얼굴 이미지 URL입니다. 직접 API 요청은 문자열을 전송할 수 있으며, Playground 업로더는 단일 항목 배열을 전송하고 어댑터는 비어 있지 않은 첫 번째 URL을 사용합니다.
"https://static.wavespeed.ai/examples/face.jpeg"
input.image필수string | array<string>대상 이미지 URL입니다. 직접 API 요청은 문자열을 전송할 수 있으며, Playground 업로더는 단일 항목 배열을 전송하고 어댑터는 비어 있지 않은 첫 번째 URL을 사용합니다.
"https://static.wavespeed.ai/examples/source.jpeg"
input.target_index선택적number교체할 대상 얼굴의 0부터 시작하는 인덱스입니다. 기본값은 0입니다. 어댑터는 "2"와 같은 정수 문자열을 허용하며 음수 값은 거부합니다.
0
input.output_format선택적string선택적 출력 형식입니다. 이 필드가 있는 경우 어댑터는 비어 있지 않은 문자열을 요구하며 jpg를 jpeg로 정규화합니다.
사용 가능한 옵션:
"jpeg"
input.enable_base64_output선택적booleanWaveSpeed에 base64 출력을 요청할지 여부입니다. 기본값은 false입니다. ApiPass는 성공한 출력을 resultJson.resultUrls로 변환합니다.
false
input.enable_sync_mode선택적boolean제공자 호환성을 위해 허용되지만, ApiPass가 웹훅 모드로 작업을 제출하므로 WaveSpeed 어댑터는 이를 false로 강제합니다.
false
1curl -X POST "https://api.apipass.dev/api/v1/jobs/createTask" \
2 -H "Content-Type: application/json" \
3 -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
4 -d '{
5 "model": "apipass/image-face-swap",
6 "callBackUrl": "https://your-domain.com/api/callback",
7 "input": {
8 "face_image": "https://static.wavespeed.ai/examples/0e20bb80259f4840ba394ec2e7f213be/1752459933783339486_bT840WSP.jpeg",
9 "image": "https://static.wavespeed.ai/examples/0e20bb80259f4840ba394ec2e7f213be/1752459923195240956_OHfc951Y.jpeg",
10 "target_index": 0,
11 "output_format": "jpeg",
12 "enable_base64_output": false,
13 "enable_sync_mode": false
14 }
15 }'1{
2 "code": 200,
3 "message": "success",
4 "data": {
5 "taskId": "task_image_face_swap_1767168190655"
6 }
7}code상태 코드입니다. 200은 ApiPass 작업이 성공적으로 생성되었음을 나타냅니다.
messageApiPass에서 반환한 응답 메시지입니다.
data.taskId이후 상태 확인에 사용되는 작업 식별자입니다. 내부적으로 어댑터는 WaveSpeed 요청 ID를 제공자 작업 ID로 저장합니다.
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Generate photorealistic images with robust text
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Nano Banana 2 Lite, aka Gemini 3.1 Flash-Lite Image, is a newly released image model from Google DeepMind built for fast 1K image generation, efficient creative iteration, prompt-based image editing, and responsive visual output in product-facing creative scenarios.
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Generate intentionally designed visuals with less prompting using the latest OpenAI GPT Image 2 model.
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Grok Imagine is xAI’s AI video generation model for creating high-quality videos with realistic motion, native audio, and synchronized speech. Grok Imagine 1.5 introduces faster generation speeds, improved motion physics, and stronger visual consistency for modern AI video applications.
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