FaceFusionは手法ではなく部品の組み立て機だ — 顔を変える技術の4系統マップ

「FaceFusionでやった」という言い方をよく聞くので、FaceFusionは顔交換の手法の名前だと思っていた。違う。GitHubの facefusion/facefusion という特定のソフトウェアの名前で、学術用語でも手法名でもない。

顔を変える技術は大きく4系統あり、系統が違えば比べる対象にならない。この記事を読めば、検索で混ざって出てくるツール・モデル・サービスの名前をどの枠に入れるか、自分の目的にはどの系統が合うかを選べるようになる。

先に線を一本引いておく。使うのは本人の顔か、同意をもらった顔だけ。公開するときはAIで変えた映像（ディープフェイク）だと明記する。この記事はすべてこの前提で書いている。

まず用語

face swapping（顔交換） はAの身元（誰であるか）をBの顔に移す。FaceFusionの主な機能だ。face reenactment（顔の再演） はAの表情や動きをBに移す。向きが逆になる。deepfake はこれらをまとめた一般的な呼び名だ。

交換のやり方も2つに分かれる。写真1枚で済む one-shot（inswapper、hyperswap、SimSwap）と、人物のペアごとに学習する subject-specific（DeepFaceLab）。

4系統マップ

系統	身元は	動きは	髪・頭の形は	代表
A. 顔交換	写真から	動画から	動画のもの	FaceFusion、roop、Deep-Live-Cam
B. ID条件付き生成	写真から	なし（静止画）	新しく生成	InstantID、PhotoMaker、PuLID、IP-Adapter FaceID
C. 顔の再演	写真から	動画から	写真のもの	LivePortrait、Hallo、EchoMimic
D. 動画生成による置き換え	写真・プロンプト	元動画を参照するか新規	新しく生成	Runway Aleph、Wan 2.2 Animate、Kling

この表で一番面白いのはAとCだ。入力は同じ「写真1枚＋動画1本」なのに、結果が真逆になる。

Aで試したとき、元の俳優の坊主頭がそのまま残る問題が出た。仕組み上、Cではこの問題は起きない。代わりに背景と体が写真のものになる。Cはまだ自分で動かしておらず、これは表の枠から読める予想だ。

いつどれを使うか

• 元動画の演技・照明・カメラを生かして顔だけ変える → A

• 自分の顔の新しい画像（プロフィール、サムネイル）が欲しい → B

• 写真1枚をしゃべらせる・動かす → C

• 髪・服・体型までまるごと変える → D。ただし元の「再現」ではなく、新しく作った場面になる

「FaceFusionとRunway、どっちがいい？」という質問はそもそも成り立たない。片方はA、片方はDだ。

FaceFusionは部品の組み立て機

FaceFusionの中では段階ごとにモデルを差し替えられる。どの組み合わせで動かしても「FaceFusionでやった」と呼ばれる。

段階	今回使ったもの	ほかの選択肢
検出	yolo_face	retinaface、scrfd、yunet
交換	hyperswap_1a_256	inswapper_128、simswap_256/512、blendswap、ghost、hififace、uniface など
補正	gfpgan_1.4	codeformer、gpen_bfr、restoreformer++

交換以外にも lip_syncer、expression_restorer、age_modifier、frame_enhancer、background_remover といったプロセッサを付けたり外したりできる。

この骨組み（検出→位置合わせ→交換→マスク→合成→補正）はFaceFusionだけのものでもない。roopもDeep-Live-Camも同じ構造だ。論文が新しく出すのはたいてい真ん中の交換モデルひとつで、前後の段階は既存のものを持ってくる。SimSwapやHifiFaceがFaceFusionの競合ではなく、選択肢のリストに名前が載っている理由がこれだ。各段階が実際に何をしているかは 顔交換で髪が変わらない理由 で分解した。

根っこはInsightFace

A系統の部品の多くはInsightFaceプロジェクトから来ている。顔を身元ベクトルに変えるArcFace（今回 arcface_w600k_r50 として実際に使った）、検出器のRetinaFace・SCRFD、one-shot交換の出発点になったinswapper_128。

ライセンスは必ず確認する。InsightFaceのリポジトリは、コードはMITだが、学習データとそれで学習したモデルは非商用の研究用途のみと書いている。inswapper系はライセンスについて別途問い合わせるよう案内している（2026-10-19確認）。個人のローカル実験とサービス公開はまったく別の話だ。

顔交換やアバターをサービスに入れたいが、どの系統・どのライセンスで進めるべきか整理したいなら、negabaroに相談してほしい（お問い合わせ）。