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eachlabs-face-swapeachlabs 换脸

Agent Skill

eachlabs-face-swap 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

3,312

周安装

134

GitHub Stars

12

下载量

1,040
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:eachlabs-face-swap(eachlabs 换脸)
来源仓库:https://github.com/eachlabs/skills
仓库路径:skills/eachlabs-face-swap
安装命令:
npx skills add https://github.com/eachlabs/skills --skill eachlabs-face-swap
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/eachlabs/skills --skill eachlabs-face-swap

简介

使用 EachLabs Predictions API 实现图像与视频中的人脸替换。

  • 支持多种模型选择,包括 aifaceswap-face-swap 与 legacy face swap。
  • 需提供 X-API-Key 认证头,密钥可在 eachlabs.ai 获取。
  • 适用于创意内容与虚拟试妆等需要人脸融合的应用场景。
  • eachlabs-face-swap 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

EachLabs Face Swap

Swap faces between images and videos using the EachLabs Predictions API.

Authentication

Header: X-API-Key: <your-api-key>

Set the EACHLABS_API_KEY environment variable. Get your key at eachlabs.ai.

Available Models

ModelSlugBest For
AI Face Swap V1aifaceswap-face-swapImage face swap
Eachlabs Face Swapeach-faceswap-v1Image face swap
Face Swap (legacy)face-swap-newImage face swap
Faceswap Videofaceswap-videoVideo face swap

Examples

Image Face Swap with AI Face Swap V1

curl -X POST https://api.eachlabs.ai/v1/prediction \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: $EACHLABS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "aifaceswap-face-swap",
    "version": "0.0.1",
    "input": {
      "target_image": "https://example.com/target-photo.jpg",
      "swap_image": "https://example.com/source-face.jpg"
    }
  }'

Image Face Swap with Eachlabs

curl -X POST https://api.eachlabs.ai/v1/prediction \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: $EACHLABS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "each-faceswap-v1",
    "version": "0.0.1",
    "input": {
      "target_image": "https://example.com/target-photo.jpg",
      "swap_image": "https://example.com/source-face.jpg"
    }
  }'

Video Face Swap

curl -X POST https://api.eachlabs.ai/v1/prediction \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: $EACHLABS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "faceswap-video",
    "version": "0.0.1",
    "input": {
      "target_video": "https://example.com/target-video.mp4",
      "swap_image": "https://example.com/source-face.jpg"
    }
  }'

Alternative: Using GPT Image v1.5 Edit

For prompt-based face replacement:

curl -X POST https://api.eachlabs.ai/v1/prediction \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: $EACHLABS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-v1-5-edit",
    "version": "0.0.1",
    "input": {
      "prompt": "Replace the face in image 1 with the face from image 2. Keep the same pose, lighting, and expression. Maintain natural skin tone and seamless blending.",
      "image_urls": [
        "https://example.com/target-photo.jpg",
        "https://example.com/source-face.jpg"
      ],
      "quality": "high"
    }
  }'

Prediction Flow

  1. Check model GET https://api.eachlabs.ai/v1/model?slug=<slug> — validates the model exists and returns the request_schema with exact input parameters. Always do this before creating a prediction to ensure correct inputs.
  2. POST https://api.eachlabs.ai/v1/prediction with model slug, version "0.0.1", and input matching the schema
  3. Poll GET https://api.eachlabs.ai/v1/prediction/{id} until status is "success" or "failed"
  4. Extract the output image URL from the response

Tips for Best Results

  • Use high-quality source images with clear, well-lit faces
  • The source face image should be a clear frontal or near-frontal portrait
  • Matching lighting conditions between source and target produces more natural results
  • Specify "seamless blending" and "natural skin tone" in prompts
  • For the target image, faces should be clearly visible and not heavily occluded

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

37.83%
按下载量换算393

Claude

27.66%
按下载量换算288

Cursor

18.05%
按下载量换算188

Gemini CLI

9.46%
按下载量换算98

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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