한 번의 패스로 페이스 스왑 + 스타일 트랜스퍼 구현 — Qwen Image 2.1 + 신규 Body Swap LoRA
원문 제목 — Face Swap + Style Transfer in One Pass — Qwen Image 2.1 + New Body Swap LoRA
📄 전문 번역
나는 새로운 Qwen Image 2.1과 친구 Alissonerdx의 새로운 BFS Body Swap LoRA를 함께 테스트했으며, 그의 저장소에 있는 표준 워크플로를 사용했다.
놀라운 점은 이것이 전통적인 페이스 스왑을 넘어선다는 것이다. 한 번의 패스로 캐릭터에 내 정체성을 전송하는 동시에 Qwen이 내 얼굴, 머리카락, 수염, 신체 등을 원본 캐릭터의 아트 스타일로 재해석하면서 포즈, 의상, 비율, 전체적인 비주얼 언어는 그대로 유지한다.
이것은 내가 빠르게 진행한 몇 가지 테스트 결과다. 결과가 아주 훌륭하다.
💬 주요 댓글 번역 (4)
🔍 루키 분석
Qwen Image 2.1과 Alissonerdx의 BFS Body Swap LoRA를 결합한 워크플로가 한 번의 패스에서 정체성 전송과 캐릭터 아트 스타일 재해석을 동시에 수행한다는 사용자 후기다. 다만 상위 댓글에서는 결과가 수염과 헤어스타일 적용 수준에 그치며 얼굴 정체성이나 눈 색깔 재현에 실패했다는 비판과 함께, 정확한 정체성 전송에는 여전히 LoRA 학습이 필요하다는 지적이 제기됐다. 한편 Qwen 2.1 자체에 대한 평가가 좋지 않던 사용자도 이 워크플로는 Minimax H3 등 다른 오픈소스 이미지 편집 모델로는 불가능한 결과라고 평가했다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
사실상 수염과 헤어스타일만 맞춘 것이지 얼굴 정체성은 아니다. 한 이미지에서는 눈 색깔까지 틀렸다. 픽사 스타일 이미지에서는 캐릭터가 참조 이미지와 별 관련이 없다는 것을 쉽게 알 수 있다. 그렇긴 해도, 편집 모델로는 수염과 헤어스타일 이상으로 좋은 정체성 전송을 얻은 적이 없다. 최상의 결과를 위해서는 여전히 LoRA를 학습시켜야 한다.
맞다, 나도 댓글을 달려고 했다. 실제로 그 사람처럼 보이지 않는다. 그의 특징이 하나도 없다. 눈이 완전히 다르게 보인다.
훌륭한 작업이다.
그러고 보니, 나는 Qwen 2.1을 전혀 좋아하지 않는다... 하지만 이건 매우 흥미롭다. 이 모델에 대해 사람들이 올리는 수백 개의 별것 없는 게시물들과 달리, 이것은 Minimax H3와 다른 오픈소스 이미지 편집 모델로는 할 수 없는 일이다.