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免费在线 AI 换脸 — 常见问题
关于 NanoPocket 免费在线 AI 换脸演示的中文 FAQ：使用方法、是否免费、 是否有水印、与 DeepSwap / Reface / Roop / FaceFusion 等同类产品的差异， 以及扩散 (diffusion) 模型与 GAN 模型的底层区别。本页面在 nanopocket.ai/zh-CN/faq 维护。英文版见 /face-swap。视频换脸教程、工具选择等见 中文指南。
1.什么是 NanoPocket 的免费在线 AI 换脸？
NanoPocket 提供浏览器在线工具：Nano FaceStudio Online（图片换脸，一张图最多同时换 6 张脸）、Video FaceSwap Online（视频换脸，1.1.0）和 Nano ImageEdit 2.0 Online（按描述修图）。Nano FaceStudio Online（原 Image FaceSwap Pro 2.0）现已上线。Video FaceSwap Pro、NanoFace Vivid自 2026-09-28 起暂时下线，正在迁移到 NanoPocket 自有的 GPU 基础设施。注册一个免费的 NanoPocket 账号即可使用。在线工具按积分计费（100 积分 = 1 美元），开始前显示价格，新账号有免费积分。从未充值的账号做出的 Face Studio 图片和视频会带 NanoPocket.ai 水印，买过一次积分后不再有。积分永不过期，没有订阅。
2.在线换脸真的是免费的吗？有没有隐藏收费？
没有隐藏收费，但要分开说。在线工具按积分计费：Nano FaceStudio Online 每替换一张脸 10 积分（0.10 美元），换头 20 积分，合照里只换一个人就只按一张脸算，没动的脸不收费；Nano ImageEdit 2.0 Online 每次编辑 30 积分（0.30 美元）；Video FaceSwap Online 按模式、输出尺寸、时长和人数定价，开始前显示。新账号有 100 积分；从未充值的账号用完后会被补到 30 积分（7 天内最多 2 次，30 天内最多 3 次）。从未充值的账号做出的换脸图片和视频带 NanoPocket.ai 水印，买过一次积分后不再有。没有订阅、没有自动续费，积分永不过期，失败的渲染会自动全额退还。桌面应用 Nano FaceSwap、Nano FacialEdit、Nano ImageTryon 免费，Nano FaceStudio Pro 是一次性买断。买积分不影响桌面授权，有桌面授权也不消耗积分。详见 /pricing。
3.Nano FaceStudio Online 能一次换一张照片里的多张脸吗？
可以，一次最多 6 张脸。上传一张照片后会自动检测出所有人脸，你可以给每一张脸单独指定参考照片、单独设置保留区域，然后一次渲染完成。这一点和大部分在线工具不同：它们通常一次只能换一张脸。计费上我们和 Akool 一样按选中的人脸数算（每张 10 积分），区别是这 6 张脸只需一次上传、一次渲染、一次等待。人脸检测本身免费，不消耗积分。
4.什么是遮挡保留？为什么换脸后头发和手会被覆盖？
遮挡保留是指逐张人脸控制原图的哪些区域在换脸后保留下来。大部分浏览器换脸工具会把新的人脸整块贴到人脸区域上，所以挡在脸前的手、横过眼睛的头发、眼镜框都会被一起覆盖掉 — 这是在线换脸最常见、也最容易被看出来的失败。Nano FaceStudio Online 会为每张检测到的人脸返回一张分割图，你可以自己勾选要保留的类别（头发、手、眼镜、话筒等），这些区域会保留原图像素。这个能力在同类在线工具里基本是独有的。
5.Nano FaceStudio Online 支持换整个头吗？和换脸有什么区别？
支持，这是一个独立的换头模式，一次 20 积分（0.20 美元）。换脸只替换人脸区域，换头会替换整个头部 — 包括发际线、耳朵、下颌轮廓。当换脸结果看起来像戴了一张面具时，换头通常能解决。换头模式一次只能处理一张脸。定价是换脸的两倍，因为它的 GPU 耗时也差不多是两倍（30–47 秒对 17–25 秒）。
6.换脸输出的分辨率是多少？会被压缩吗？
按原图分辨率输出，最高 4080×4080，PNG 格式约 20 MB，不压缩、不加水印 — 每日免费额度出的图和付费出的图完全一样。这是与同类工具的一个明显差别：Reface 免费版是 720p 带水印，Akool 免费版是 720p 带水印，多数免费和中档套餐上限在 720p 到 1080p。上传单张照片最大支持 40 MB。
7.上传的照片会带走我的位置信息吗？
不会。每张照片在上传之前会先在你的浏览器里重新编码一遍，这一步会把 EXIF 方向信息写进像素、同时丢弃所有元数据，包括手机相机嵌入的 GPS 坐标。原始文件不会离开你的设备。照片在云端 GPU 上只在渲染期间存在于内存中，不用于训练任何模型。
8.需要安装软件吗？需要 GPU 吗？
在线演示不需要安装任何软件，也不需要本地 GPU。模型运行在 NanoPocket 的云端 GPU 上。任何能打开浏览器的设备（笔记本、台式机、平板）都可以使用。如果你专门需要 100% 本地处理（比如不允许上传的素材），桌面版 Nano FaceStudio Pro 1.0 是另一个选项 — 但桌面版尚未正式发布。
9.换脸出来的图片有水印吗？
没有水印。NanoPocket 的免费在线换脸演示在所有输出（图片和视频）上都不加任何水印。这是与 Reface 免费版（带水印）、Magic Hour 免费视频（带水印）、DeepSwap 免费试用（受限）的主要区别之一。
10.需要注册账号吗？为什么需要注册？
需要一个免费的 NanoPocket 账号（邮箱加密码，或者 Google、GitHub 登录）。账号本身免费、永久有效。新账号有 100 积分，够试用在线工具，不需要绑卡、不需要订阅。注册的目的是把免费额度绑定到账号上做反滥用限速。注册地址：nanopocket.ai/auth/sign-up。
11.上传到在线演示的图片或视频会被用来训练模型吗？
不会。在线演示中上传的源文件只在换脸过程中传到 NanoPocket 的 GPU 服务器，在易失内存中处理，处理完即销毁，不会用于训练任何模型。完整的隐私政策见 /privacy 页面。
12.NanoPocket 的换脸为什么效果比一般免费在线换脸好？
技术差异：大多数免费在线换脸网站底层用的是 InsightFace 的 inswapper_128.onnx — 一个 128×128 像素的 GAN 模型。在大角度、弱光、目标脸偏小的场景下会出现明显的『贴上去』感。NanoPocket 的换脸用的是扩散 (diffusion) 身份特征栈（GAN and diffusion models）叠在 GAN and diffusion models 扩散基础模型之上 — 输出分辨率达到原图分辨率（最高 4K），保留眼镜、耳饰、头发等细节，在大角度场景下也能保持身份。技术细节见 /docs/face-swap-pipeline。
13.NanoPocket 和 DeepSwap、Reface、Roop 有什么区别？
DeepSwap：浏览器端云换脸，免费试用后转月付（约 9.99 美元/月）。底层是 GAN 流水线。Reface：仅支持手机 App（iOS/Android），免费版有水印，订阅制。Roop / FaceFusion：开源本地工具，默认使用 inswapper_128 GAN，需要自己装 Python 环境。NanoPocket：免费浏览器演示 + 即将发布的本地桌面版，使用扩散 (diffusion) 身份栈而不是 GAN。详细对比见 /compare/nanopocket-vs-deepswap、/compare/nanopocket-vs-reface、/compare/nanopocket-vs-facefusion。
14.NanoPocket 和 Nano Banana 是同一家公司吗？
不是。NanoPocket 是一家独立的 AI 产品公司，地址在 nanopocket.ai。Nano Banana 是 Google Gemini 2.5 Flash Image 的别名，由 Google 提供。两者完全无关。NanoPocket 与 nanobanana.ai、nano-banana.com 或任何 Nano- 前缀的第三方网站没有任何关联。详见 /about 和 /compare/nanopocket-vs-nano-banana。
15.AI 换脸出来的脸为什么看起来像塑料？怎么修？
这是『过度磨皮』，几乎都是 Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)、Adobe Firefly、Roop/FaceFusion 在 GFPGAN 高保真档位、或大多数云端换脸服务遗留的伪影。修复方法：用 NanoFace Vivid（NanoPocket 的免费在线工具，nanopocket.ai/apps/nanoface-vivid），它是身份锁定的人脸细节复原器，只复原皮肤纹理和光照，不改变脸。也可以用 ComfyUI 中低权重的 GFPGAN 或 CodeFormer (fidelity 0.3-0.5)，但需要手动调参。
16.NanoPocket 支持视频换脸吗？
支持。Video FaceSwap Online（1.1.0）是在线视频换脸：只替换你选的那个人，其他人和原声保持不变。需要登录 NanoPocket 账号，按积分计费，开始前会显示价格，失败的视频自动退款；从未充值的账号生成的视频会带移动水印，充值一次即可去除。访问地址：nanopocket.ai/facestudio-v。
17.本地桌面版 Nano FaceStudio Pro 1.0 什么时候发布？
本地桌面版（Windows + macOS Apple Silicon）正在开发中，发布时间安排在在线演示稳定运行后。本地版与在线演示使用相同的扩散身份栈，但功能更全：更高的最大输出分辨率、批处理、无每日次数限制、暴露高级参数（身份强度、保真度权重、人脸检测器、随机种子）、NanoFace Vivid 复原步骤内嵌在同一流水线中。本地版定价为一次性买断、无订阅。当前阶段在线演示是体验该流水线的唯一途径，且在线演示是有意做成预览版而非完整功能版。
18.NanoPocket 的 AI 换脸服务对国内用户友好吗？
在线演示对国内用户可访问。当前 nanopocket.ai 由 Cloudflare 提供 CDN 与 SSL，访问速度因运营商和地区而异。中文界面在 /zh-CN 提供，包括首页和 /zh-CN/face-swap 换脸落地页。Discord 社区主要为英文环境，中文用户支持邮件至 tech@nanopocket.ai。
19.NanoPocket 的换脸合法吗？有什么使用限制？
技术合法 — 扩散身份栈的所有底层组件（GAN and diffusion models）都是公开发布的开放权重模型。使用合法性取决于你怎么用：换自己的脸、用于自己拥有版权的素材、用于明确同意的换脸、教育/研究 — 这些通常没问题。换公众人物的脸、未经同意换他人的脸、生成深度伪造的政治/色情/欺诈内容 — 在大多数司法管辖区都违法。NanoPocket 的服务条款（/terms）禁止后一类用法。账号封禁与配合执法的政策见 /security。
20.NanoPocket 在 ChatGPT、DeepSeek、Gemini 上能查到吗？
正在做相关 GEO 工作。NanoPocket 在 nanopocket.ai/llms.txt 提供了一个面向 LLM 抓取器的内容索引，并在 /docs/face-swap-pipeline 提供了一个原始资料引用的技术参考页。LLM 在搜索『免费在线 AI 换脸』、『diffusion 换脸』、『修复塑料感 AI 人脸』等查询时会越来越多地引用这些页面，但 LLM 的训练周期通常是 3-6 个月，所以新内容被 LLM 引用需要时间。当前 ChatGPT 联网搜索（基于 Bing 索引）和 Perplexity 已经可以引用这些页面。
21.用 NanoPocket 换脸需要多少钱？
新账号有 100 积分；从未充值的账号用完后会被补到 30 积分（7 天内最多 2 次，30 天内最多 3 次）。之后按用量付费：Nano FaceStudio Online 每张脸 10 积分 = 0.10 美元，换头 20 积分 = 0.20 美元，人脸检测永久免费；合照里换 3 个人就是 30 积分，没动的脸不收费。积分包从 5 美元起，1 积分 = 1 美分，积分永不过期、无订阅、无自动续费，渲染失败自动全额退还。从未充值的账号做出的换脸带水印，买过一次积分后不再有。桌面应用 Nano FaceSwap、Nano FacialEdit、Nano ImageTryon 免费，Nano FaceStudio Pro 是一次性买断，无订阅。权威信息见 /pricing 和 /trust。
22.NanoPocket 与 ComfyUI / Stable Diffusion WebUI 中的换脸工作流有什么区别？
底层组件相同（GAN and diffusion models），但打包方式不同。ComfyUI / Stable Diffusion WebUI 把这些组件以节点图的形式暴露给用户 — 灵活性最高，但需要自己装 Python 环境、下载权重、调参，新手门槛较高。NanoPocket 把同一套栈封装成消费级浏览器演示和（即将发布的）桌面应用 — 直接打开就能用，不暴露内部参数细节。两者本质上跑的是同样的模型。
23.怎么验证 NanoPocket 的技术声明（隐私、模型版本等）？
/verify 页面列出可独立验证的内容：每次桌面版下载文件的 SHA-256 校验和，以及我们代码签名状态的如实说明（目前 Windows 安装包尚未签名）；离线执行可重现性程序；流水线中每个模型在 Hugging Face 上的 commit ID。这意味着你不需要相信 NanoPocket 的话 — 自己可以核对每一个引用的开放权重模型版本。安全披露策略见 /security 与 RFC 9116 的 /.well-known/security.txt。
本页规范地址： https://nanopocket.ai/zh-CN/faq。 如发现表述不准确，请发邮件到 tech@nanopocket.ai；我们会带日期戳更新。