🎭 主要功能：不是调一个模型，而是帮你“选对”模型
人脸替换这件事，听起来简单，做起来门槛不低。照片换脸和视频换脸需要的模型不一样；只想换脸和想把整个角色替换掉，走的技术路线也不一样；有的场景需要保留原视频的动作，有的场景只需要保住身份特征。手动去判断该用哪个模型，本身就是一道坎。
face-swap这个技能解决的就是这个问题。它内置了一套意图路由机制，会根据用户的实际需求，在RunComfy平台上的五个模型端点之间自动选择最合适的一个。
目前被路由的模型按用途分为两类：
视频换脸 / 角色替换
- Wan 2-2 Animate（视频默认路由）：音频驱动的全身角色动画。输入一张新身份的参考图加一段音频，输出视频中人物会自然地说话、做动作。适合给配音片段换角色，写实和风格化都支持。
- Kling 2-6 Motion Control Pro：动作保留型替换。输入一段参考表演视频和一张目标角色图，输出目标角色执行参考视频中动作的结果。适合需要精确保留原视频走位和动作的场景。
静态图片换脸
- GPT Image 2 Edit：单张精确换脸，通过参考图组合完成，适合对光影和背景一致性要求高的场景。
- Nano Banana Edit：批量身份保持一致。适合需要为多张图片统一替换同一张脸的场景，比如一组产品图或活动素材。
- Flux Kontext：单张高保真局部编辑，通过声明式指令完成面部替换，适合只需要微调面部区域的精细操作。
调用方式非常直接。安装RunComfy CLI并完成登录后，一次换脸调用只需要：
runcomfy run <vendor>/<model>/<endpoint> \
--input '{"image_url": "...", "identity_url": "..."}' \
--output-dir ./out
提交请求、轮询状态、下载结果，CLI自动完成。你不需要记住哪个模型对应哪种场景，用自然语言描述需求，AI负责判断该走哪条路。
🚀 首次安装：三步，和RunComfy生态其他技能一样
face-swap不是一个独立工具，它依赖runcomfy CLI运行。安装分三步：
第一步：安装RunComfy CLI
npm i -g @runcomfy/cli
也可以用npx -y @runcomfy/cli --version做一次性试用，不安装到系统。
第二步：登录RunComfy账号
runcomfy login
CI或容器环境中可以用环境变量export RUNCOMFY_TOKEN=<token>替代交互式登录。
第三步：安装face-swap技能
npx skills add agentspace-so/runcomfy-agent-skills --skill face-swap -g
-g表示全局安装，技能对当前用户下所有AI编程工具可见。
🎯 主要应用场景：谁在用，用来干什么
场景一：给配音片段换角色
手里有一段音频和一张新角色的照片，想把这段表演“移植”到新角色身上。Wan 2-2 Animate是默认路由，输入参考图加音频，输出新角色说话的视频。适合做多语言配音版本、虚拟主播内容。
场景二：保留原视频动作的精准替换
有一段实拍或生成的表演视频，想让另一个角色来“演”同一段动作。Kling Motion Control Pro接管参考视频的动作和走位，把目标角色套进去。适合影视后期、广告创意的角色替换环节。
场景三：批量产品图统一换脸
一组产品图或营销素材需要统一替换成同一位模特的形象。Nano Banana Edit的批量模式可以保持身份一致，避免每张图换出来的脸都不一样。
场景四：单张图片的精细面部编辑
只需要微调一张图里的面部区域，不想改动其他部分。Flux Kontext支持通过声明式指令做高保真局部编辑，只动脸，不动背景和光影。
💡 使用帮助：触发词与安全底线
AI会在什么情况下自动触发这个技能
当对话中出现“face swap”、“swap face”、“deepfake”、“face replacement”、“character swap”、“head swap”、“put X's face on Y”、“make this video star X”、“replace the actor in this video”、“ReActor alternative”等关键词时，技能会被唤起。用自然语言说“把这张脸换到那个视频里”也能触发。
你需要提前准备什么
至少两张素材：一张是“要替换进去的脸”（身份参考图），一张是“被替换的目标”（目标图片或视频）。视频场景下，如果走Wan 2-2 Animate路线，还需要一段音频文件。
安全底线：这件事是双刃剑
官方技能文档中明确写了三条必须确认的事项：你是否有目标脸部的使用权？你是否有源视频或图片的使用权？输出内容的发布平台是否允许合成媒体？很多平台要求标注AI生成标签。
这个技能本身不做任何内容审核，模型API会接受你给的任何输入。但文档中明确要求，如果用户要求把真实公众人物的脸换到可能具有诽谤性、色情性或有害性的素材上，AI应该拒绝执行。责任在使用者这边。
🤖 适合哪些AI工具？
face-swap是RunComfy Agent Skills生态中的一员，兼容所有支持skills add命令的AI编程环境：
- Claude Code：作为Anthropic官方命令行AI工具，Claude Code可以直接加载这个技能。对话中提到换脸需求，Claude Code会自动识别意图并路由到合适的模型。
- Cursor：在Cursor的AI对话中同样可以通过技能机制触发，适合在开发过程中顺带处理媒体素材。
- Codex CLI：OpenAI的命令行工具也支持相同的技能加载方式。
RunComfy Agent Skills生态中包含一系列通过同一个runcomfy CLI分发的兄弟技能——ai-avatar-video、ai-image-generation、ai-video-generation、controlnet-pose、lora-training等。安装face-swap后，如果需要其他媒体生成能力，只需要安装对应的技能即可，CLI本身不需要重新配置。
📝 总结
face-swap的核心价值不在于它调用了某个“最强”的换脸模型，而在于把“选模型”这件事自动化了。
RunComfy平台上有五个各自擅长不同场景的换脸模型——有的管视频，有的管静态图；有的保动作，有的保身份。对于不熟悉这些差异的用户来说，手动选择本身就是门槛。这个技能把选择逻辑封装在路由机制里，用户只需要用自然语言说清楚“我想做什么”，AI负责判断该走哪条路。
如果你有换脸需求，并且已经在使用Claude Code、Cursor或Codex CLI，这个技能值得装一个试试。前提是：确认你对自己要处理的脸和素材拥有合法的使用权。
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