什么工作流可以换人物
换人物主要有局部换脸、参考图驱动的整人重绘和视频时序替换三类工作流。只改五官可使用人脸检测、身份迁移和局部融合；要更换脸、发型、体型与服装，应结合人物分割、姿态或轮廓约束、人物参考和区域重绘；视频还需拆分镜头、跟踪人物、设置关键帧并保持时序一致。正确推进顺序是先明确保留项与替换项，再稳定人物结构和遮挡关系，随后注入身份、修复脸手和服装，最后统一光影、边缘与画面质感。
我想保留原图的姿势、场景和构图，只更换人物形象，可以使用哪些工具？
可选择人脸替换或整人物重绘工具
只替换面部可使用 FaceSwap、ReActor、InstantID 等工具；需要更换服装、发型和身体特征时，可采用 ComfyUI 搭配 ControlNet、IP-Adapter 和局部重绘节点。
搭建人物替换工作流时，哪些节点能够控制身份、动作和画面结构？
身份参考与姿态控制是核心
常用节点包括 Checkpoint Loader、IP-Adapter、InstantID、ControlNet OpenPose、KSampler、VAE Decode 和局部重绘节点。身份参考节点负责还原人物特征，OpenPose 用于保持动作，局部重绘可修复面部、手部与服装细节。
替换角色后，画面姿势或背景经常发生变化，应该如何提高一致性？
通过姿态约束与遮罩控制修改范围
可提取原图的 OpenPose、Depth 或 Canny 控制信息，并为人物区域制作遮罩。适当降低重绘幅度，仅让模型修改遮罩内的内容，同时锁定随机种子，有助于保留背景、构图与人物动作。
已经上传了人物参考图，但生成结果的五官和气质仍有较大差异，可能是什么原因？
参考图质量与模型权重会影响相似度
参考图角度过偏、面部遮挡、分辨率不足或光线复杂，都会降低身份识别效果。建议使用正脸清晰、五官无遮挡的图片，并调节 InstantID 或 IP-Adapter 权重；权重过低会失去人物特征，过高可能造成画面僵硬。
如果素材是视频，能否在保持动作连贯的情况下替换出镜人物？
可以采用逐帧替换与时序一致性方案
视频人物替换可使用 ReActor、FaceFusion 或 ComfyUI 视频工作流处理，并结合 AnimateDiff、光流补帧、关键帧控制与面部修复。为减少闪烁，需要统一参考图、模型参数、随机种子和颜色设置，同时对关键帧进行人工检查。