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如何消除换脸后背景区域的非预期伪影？

2025-08-22

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伪影产生原因

传统方法因全图特征融合会导致头发边缘出现ghosting效应，CanonSwap采用针对性解决方案。

精确控制方案

自适应空间掩码：PIM模块通过UNet生成像素级蒙版，精度达0.1px边界控制
背景保护机制：对非面部区域启用VGG-19特征匹配验证，差异超过阈值则保留原像素
边缘羽化技术：采用Laplacian金字塔混合实现发际线自然过渡

参数调优建议

关键参数设置：1) 将mask_dilation设为3-5px 2) 开启background_fix=True 3) 对4K素材使用x4超采样。测试表明可降低98.7%的边界伪影，SSIM指标提升至0.974

Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCanonSwap: Ein Tool für originalgetreues Face-Swapping in VideosDie

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