Qwen Image 2.1 기반 인물·얼굴 교체 오픈소스 LoRA 'BFS-Best-Face-Swap' 공개

Qwen-Image-2.1 멀티모달 DiT의 이해력을 활용해 조명과 피부 디테일을 보존하며 정밀한 페이스·헤드·바디 교체를 구현하는 오픈소스 LoRA 및 ComfyUI 워크플로우 BFS-Best-Face-Swap 상세 분석.

tau · 2026년 10월 3일

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Qwen Image 2.1 기반 인물·얼굴 교체 오픈소스 LoRA 'BFS-Best-Face-Swap' 공개

오픈소스 AI 개발자 Alissonerdx가 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 Qwen-Image-2.1 기반 인물 교체 LoRA 가중치 모음인 'BFS-Best-Face-Swap'의 최신 업데이트를 공개했습니다. 이번 릴리즈는 알리바바의 7B급 확산 트랜스포머(DiT) 모델인 Qwen-Image-2.1의 멀티모달 컨텍스트 이해력을 접목해, 기존 이미지 편집 파이프라인에서 반복되던 어색한 피부 질감 뭉개짐과 경계면 조명 불일치 문제를 대폭 개선했습니다.

Qwen-Image-2.1 기반 BFS-Best-Face-Swap LoRA와 ComfyUI 노드 인터페이스 및 인물 교체 파이프라인 개념도

이미지 출처: Alissonerdx / Hugging Face

BFS(Best Face Swap) 프로젝트는 단순한 얼굴 교체(Face Swap)를 넘어 머리 전체(Head Swap) 및 전신(Body Swap) 단위의 세밀한 대체를 목표로 설계된 오픈소스 LoRA 제품군입니다. 즉시 로드 가능한 ComfyUI 워크플로우와 Draw Things 프리셋, Python Diffusers 연동 파이프라인이 함께 제공되어 로컬 환경에서 재현 가능한 인물 합성 작업 흐름을 구축할 수 있습니다.

멀티모달 DiT 기반 페이스·헤드·바디 3단계 교체 메커니즘

BFS-Best-Face-Swap은 교체 수준에 따라 3단계 세부 기능을 제공합니다.

  • 페이스 스왑 (Face Swap): 원본 이미지의 머리카락, 피부 톤, 미세 표정을 유지하면서 눈·코·입 등 이목구비 영역만 자연스럽게 교체합니다.
  • 헤드 스왑 (Head Swap): 헤어스타일을 포함한 머리 전체를 대체하며, 목과 쇄골로 이어지는 접합부를 원본 배경 및 체형에 맞추어 매끄럽게 블렌딩합니다.
  • 바디 스왑 (Body Swap): 참조 인물의 신체를 가져오면서도 원본 씬의 배경 환경, 카메라 구도, 3D 조명 방향을 일관되게 보존합니다.

Qwen-Image-2.1은 최대 10장의 참조 이미지를 단일 컨텍스트로 처리할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다. BFS LoRA는 이 네이티브 멀티모달 이해력을 활용해 원본 사진의 주 광원 방향과 3D 두부 회전각을 정확히 계산합니다. 이전 세대 Stable Diffusion 기반 도구에서 자주 발생하던 목 주변의 백색 경계선이나 반사광 왜곡 없이 인컨텍스트(in-context) 합성을 구현하는 것이 특징입니다.

ComfyUI 워크플로우와 프롬프트 토큰 기반 실행 환경

프로젝트 저장소에는 권장 가중치인 bfs_head_v1.1_qwen_2.1.safetensors와 전용 ComfyUI 워크플로우 JSON이 포함되어 있습니다.

인물 합성을 진행할 때는 프롬프트 내 참조 이미지 토큰(<image1>, <image2>)의 순서와 역할을 정확히 지정해야 합니다.

head_swap: start with <image1> as the base image, keeping its lighting, environment, and background.
remove the head from <image1> completely and replace it with the head from <image2>,
strictly preserving the hair, eye color, nose structure from <image2>.
copy the direction of the eye, head rotation, micro expressions from <image1>,
high quality, sharp details, 4k
  • 하드웨어 요구 사양: 로컬 워크스테이션 구동 시 약 10GB~12GB 수준의 VRAM(NVIDIA GeForce RTX 4070 이상 권장) 환경에서 안정적으로 동작합니다.
  • 추론 설정: Euler 샘플러, Simple 스케줄러, 12 스텝, CFG Scale 2.5 전후의 파라미터가 권장 가이드로 제시됩니다.

지원 모델 라인업과 라이선스 주의사항

BFS 프로젝트는 Qwen-Image-2.1 전용 가중치 외에도 다양한 파운데이션 모델을 위한 LoRA 컬렉션을 포괄하고 있습니다.

  • Qwen 계열: Qwen-Image-2.1 (Head V1, Head V1.1, Body V1.0), Qwen Image Edit 2509 / 2511
  • 기타 지원 베이스: Flux 2 Klein, Krea 2, 실험적 LTX-2 비디오/인컨텍스트 가중치

작업 환경에 도입할 때 유의할 점은 베이스 모델의 라이선스 조건입니다. Qwen-Image-2.1 베이스 모델은 연구용 라이선스(Research License)가 적용되어 있으므로, 상업적 서비스나 프로덕션 파이프라인에 통합하기 전 세부 라이선스 조건을 검토해야 합니다.

출처