atlascloud/face-swap-image

इमेज टूल्स

Face Swap API by Atlas Cloud

atlascloud/face-swap-image

Face-swap-image

Swap a face onto any photo. The facial identity is transferred while pose, clothing and background stay intact.

इनपुट

Source Face *

आप फ़ाइल को ड्रैग और ड्रॉप कर सकते हैं या अपलोड के लिए क्लिक कर सकते हैं

MAX:1

Target Image *

आप फ़ाइल को ड्रैग और ड्रॉप कर सकते हैं या अपलोड के लिए क्लिक कर सकते हैं

MAX:1

आकार

Output Format

आउटपुट

निष्क्रिय

जेनरेट की गई छवियां यहां दिखाई देंगी

अपनी सेटिंग्स कॉन्फ़िगर करें और शुरू करने के लिए चलाएं पर क्लिक करें

आपके अनुरोध की लागत $0.09 प्रति रन होगी। $10 के साथ आप इस मॉडल को लगभग 111 बार चला सकते हैं।

आगे आप यह कर सकते हैं:

इमेज-से-वीडियो इमेज-से-इमेज

पैरामीटर

कोड उदाहरण
import requests
import time

# Step 1: Start image generation
generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "atlascloud/face-swap-image",  # Required. Model name
    "image": "example_value",  # Required. ① 源脸 (Source Face) — 要换上去的那张脸，清晰正面照最佳
    "Image": "example_value",  # Required. ② 目标图 (Target Image) — 被换脸的照片，默认替换完整头部，保留身体、服装、姿势和背景
    "output_format": "jpeg",  # Output image format. options: jpeg | png
    "size": "auto",  # Output image resolution/size
}

generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
generate_result = generate_response.json()
prediction_id = generate_result["data"]["id"]

# Step 2: Poll for result
poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"

def check_status():
    while True:
        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
        result = response.json()

        if result["data"]["status"] == "completed":
            print("Generated image:", result["data"]["outputs"][0])
            return result["data"]["outputs"][0]
        elif result["data"]["status"] == "failed":
            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
        else:
            # Still processing, wait 2 seconds
            time.sleep(2)

image_url = check_status()

इंस्टॉल करें

अपनी प्रोग्रामिंग भाषा के लिए आवश्यक पैकेज इंस्टॉल करें।

pip install requests

प्रमाणीकरण

सभी API अनुरोधों के लिए API कुंजी के माध्यम से प्रमाणीकरण आवश्यक है। आप अपनी API कुंजी Atlas Cloud डैशबोर्ड से प्राप्त कर सकते हैं।

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

HTTP हेडर

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

अपनी API कुंजी सुरक्षित रखें

क्लाइंट-साइड कोड या सार्वजनिक रिपॉज़िटरी में अपनी API कुंजी कभी उजागर न करें। इसके बजाय एनवायरनमेंट वेरिएबल या बैकएंड प्रॉक्सी का उपयोग करें।

अनुरोध सबमिट करें

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "prompt": "A beautiful landscape"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

अनुरोध सबमिट करें

एक असिंक्रोनस जनरेशन अनुरोध सबमिट करें। API एक प्रेडिक्शन ID लौटाता है जिसका उपयोग आप स्थिति जाँचने और परिणाम प्राप्त करने के लिए कर सकते हैं।

POST/api/v1/model/generateImage

अनुरोध बॉडी

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}

data = {
    "model": "atlascloud/face-swap-image",
    "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()

print(f"Prediction ID: {result['data']['id']}")
print(f"Status: {result['data']['status']}")

प्रतिक्रिया

{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "processing",
    "model": "model-name",
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
  }
}

स्थिति जाँचें

अपने अनुरोध की वर्तमान स्थिति जाँचने के लिए प्रेडिक्शन एंडपॉइंट को पोल करें।

GET/api/v1/model/prediction/{prediction_id}

पोलिंग उदाहरण

import requests
import time

prediction_id = "pred_abc123"
url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

while True:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    result = response.json()
    status = result["data"]["status"]
    print(f"Status: {status}")

    if status in ["completed", "succeeded"]:
        output_url = result["data"]["outputs"][0]
        print(f"Output URL: {output_url}")
        break
    elif status == "failed":
        print(f"Error: {result['data'].get('error', 'Unknown')}")
        break

    time.sleep(3)

स्थिति मान

processingअनुरोध अभी भी प्रोसेस हो रहा है।

completedजनरेशन पूर्ण हो गया है। आउटपुट उपलब्ध हैं।

succeededजनरेशन सफल रहा। आउटपुट उपलब्ध हैं।

failedजनरेशन विफल हो गया। एरर फ़ील्ड जाँचें।

पूर्ण प्रतिक्रिया

{
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "completed",
    "outputs": [
      "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
    ],
    "metrics": {
      "predict_time": 8.3
    },
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
    "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
  }
}

फ़ाइलें अपलोड करें

Atlas Cloud स्टोरेज पर फ़ाइलें अपलोड करें और एक URL प्राप्त करें जिसका उपयोग आप अपने API अनुरोधों में कर सकते हैं। अपलोड के लिए multipart/form-data का उपयोग करें।

POST/api/v1/model/uploadMedia

अपलोड उदाहरण

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

with open("image.png", "rb") as f:
    files = {"file": ("image.png", f, "image/png")}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files)

result = response.json()
download_url = result["data"]["download_url"]
print(f"File URL: {download_url}")

प्रतिक्रिया

{
  "data": {
    "download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
    "file_name": "image.png",
    "content_type": "image/png",
    "size": 1024000
  }
}

Input Schema

अनुरोध बॉडी में निम्नलिखित पैरामीटर स्वीकार किए जाते हैं।

कुल: 5आवश्यक: 3वैकल्पिक: 2

modelstringrequired

Model name.

Default: "atlascloud/face-swap-image"

imagestringrequired

① 源脸 (Source Face) — 要换上去的那张脸，清晰正面照最佳。

Imagestringrequired

② 目标图 (Target Image) — 被换脸的照片，默认替换完整头部，保留身体、服装、姿势和背景。

output_formatstring

Output image format. Seedream v5.0 Pro supports jpeg and png.

Default: "jpeg"

jpegpng

sizestring

Output image resolution/size. Use auto to detect the target image aspect ratio and choose the closest Seedream-supported size; explicit values are passed through when supported by the model.

Default: "auto"

auto2048*20482304*17281728*23042720*15301530*27202496*16641664*24961024*10241536*15361776*13281328*17762048*11521152*2048

अनुरोध बॉडी का उदाहरण

{
  "model": "atlascloud/face-swap-image",
  "image": "example_image",
  "Image": "example_Image",
  "output_format": "jpeg",
  "size": "auto"
}

Output Schema

API जनरेट किए गए आउटपुट URL के साथ एक प्रेडिक्शन प्रतिक्रिया लौटाता है।

created_atstring

ISO timestamp of when the request was created.

idstring

Unique identifier for the prediction.

modelstring

Model ID used for the prediction.

outputsarray

Array of URLs to the generated content. Empty when status is not completed.

statusstring

Status of the task: created, processing, completed, or failed.

प्रतिक्रिया का उदाहरण

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "completed",
  "model": "model-name",
  "outputs": [
    "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
  ],
  "metrics": {
    "predict_time": 8.3
  },
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
  "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}

Atlas Cloud Skills

Atlas Cloud Skills 400+ AI मॉडल को सीधे आपके AI कोडिंग असिस्टेंट में इंटीग्रेट करता है। इंस्टॉल करने के लिए एक कमांड, फिर इमेज, वीडियो जनरेट करने और LLM के साथ चैट करने के लिए प्राकृतिक भाषा का उपयोग करें।

समर्थित क्लाइंट

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ समर्थित क्लाइंट

इंस्टॉल करें

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API कुंजी सेटअप करें

Atlas Cloud डैशबोर्ड से अपनी API कुंजी प्राप्त करें और इसे एनवायरनमेंट वेरिएबल के रूप में सेट करें।

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

क्षमताएँ

एक बार इंस्टॉल होने के बाद, आप सभी Atlas Cloud मॉडल तक पहुँचने के लिए अपने AI असिस्टेंट में प्राकृतिक भाषा का उपयोग कर सकते हैं।

इमेज जनरेशनNano Banana 2, Z-Image और अन्य मॉडल के साथ इमेज जनरेट करें।

वीडियो निर्माणKling, Vidu, Veo आदि के साथ टेक्स्ट या इमेज से वीडियो बनाएँ।

LLM चैटQwen, DeepSeek और अन्य बड़े भाषा मॉडल के साथ चैट करें।

मीडिया अपलोडइमेज एडिटिंग और इमेज-टू-वीडियो वर्कफ़्लो के लिए लोकल फ़ाइलें अपलोड करें।

और जानें

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server आपके IDE को Model Context Protocol के माध्यम से 400+ AI मॉडल से जोड़ता है। किसी भी MCP-संगत क्लाइंट के साथ काम करता है।

समर्थित क्लाइंट

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ समर्थित क्लाइंट

इंस्टॉल करें

npx -y atlascloud-mcp

कॉन्फ़िगरेशन

अपने IDE की MCP सेटिंग्स फ़ाइल में निम्नलिखित कॉन्फ़िगरेशन जोड़ें।

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

उपलब्ध टूल

atlas_generate_imageटेक्स्ट प्रॉम्प्ट से इमेज जनरेट करें।

atlas_generate_videoटेक्स्ट या इमेज से वीडियो बनाएँ।

atlas_chatबड़े भाषा मॉडल के साथ चैट करें।

atlas_list_models400+ उपलब्ध AI मॉडल ब्राउज़ करें।

atlas_quick_generateऑटो मॉडल चयन के साथ एक-चरण कंटेंट निर्माण।

atlas_upload_mediaAPI वर्कफ़्लो के लिए लोकल फ़ाइलें अपलोड करें।

और जानें

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API स्कीमा

{
  "info": {
    "title": "AtlasCloud API",
    "version": "1.0.0",
    "description": "AtlasCloud Face Swap (image) tool."
  },
  "openapi": "3.0.0",
  "paths": {
    "/api/v1/model/generateImage": {
      "post": {
        "requestBody": {
          "content": {
            "application/json": {
              "schema": {
                "$ref": "#/components/schemas/Input"
              }
            }
          },
          "required": true
        },
        "responses": {
          "200": {
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/PredictionResponse"
                }
              }
            },
            "description": "The request status."
          }
        },
        "x-api-name": "model_run"
      }
    },
    "/api/v1/model/prediction/{request_id}": {
      "get": {
        "parameters": [
          {
            "in": "path",
            "name": "request_id",
            "required": true,
            "schema": {
              "description": "Request ID",
              "type": "string"
            }
          }
        ],
        "responses": {
          "200": {
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/PredictionResponse"
                }
              }
            },
            "description": "Result of the request."
          }
        },
        "x-api-name": "model_result"
      }
    }
  },
  "components": {
    "schemas": {
      "Input": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "model": {
            "type": "string",
            "description": "Model name.",
            "default": "atlascloud/face-swap-image"
          },
          "image": {
            "type": "string",
            "description": "① 源脸 (Source Face) — 要换上去的那张脸，清晰正面照最佳。",
            "x-format": "image",
            "x-label": "Source Face"
          },
          "Image": {
            "type": "string",
            "description": "② 目标图 (Target Image) — 被换脸的照片，默认替换完整头部，保留身体、服装、姿势和背景。",
            "x-format": "image",
            "x-label": "Target Image"
          },
          "output_format": {
            "type": "string",
            "description": "Output image format. Seedream v5.0 Pro supports jpeg and png.",
            "default": "jpeg",
            "enum": [
              "jpeg",
              "png"
            ],
            "x-label": "Output Format",
            "x-ui-component": "select"
          },
          "size": {
            "type": "string",
            "description": "Output image resolution/size. Use auto to detect the target image aspect ratio and choose the closest Seedream-supported size; explicit values are passed through when supported by the model.",
            "default": "auto",
            "enum": [
              "auto",
              "2048*2048",
              "2304*1728",
              "1728*2304",
              "2720*1530",
              "1530*2720",
              "2496*1664",
              "1664*2496",
              "1024*1024",
              "1536*1536",
              "1776*1328",
              "1328*1776",
              "2048*1152",
              "1152*2048"
            ],
            "x-ui-component": "select",
            "x-label": "Output Resolution"
          }
        },
        "required": [
          "model",
          "image",
          "Image"
        ],
        "x-order-properties": [
          "model",
          "image",
          "Image",
          "size",
          "output_format"
        ]
      },
      "PredictionResponse": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "created_at": {
            "description": "ISO timestamp of when the request was created.",
            "format": "date-time",
            "type": "string"
          },
          "id": {
            "description": "Unique identifier for the prediction.",
            "type": "string"
          },
          "model": {
            "description": "Model ID used for the prediction.",
            "type": "string"
          },
          "outputs": {
            "description": "Array of URLs to the generated content. Empty when status is not completed.",
            "items": {
              "type": "string"
            },
            "type": "array"
          },
          "status": {
            "description": "Status of the task: created, processing, completed, or failed.",
            "type": "string"
          },
          "urls": {
            "description": "Object containing related API endpoints.",
            "type": "object"
          }
        }
      }
    }
  },
  "servers": [
    {
      "url": "https://api.atlascloud.ai"
    }
  ]
}

LLM के लिए प्रॉम्प्ट टेम्पलेट

# atlascloud/face-swap-image

> Swap a face onto any photo. The facial identity is transferred while pose, clothing and background stay intact.


## Overview

- **Submit endpoint (POST)**: `https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage` — start an async generation; returns a `prediction_id`
- **Poll endpoint (GET)**: `https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}` — poll this until the prediction finishes
- **Model ID**: `atlascloud/face-swap-image`


## API Information

This model can be used via our HTTP API or more conveniently via our client libraries.
See the input and output schema below, as well as the usage examples.


### Input Schema

The API accepts the following input parameters:

- **`model`** (`string`, _required_):
  Model name.
  - Default: `"atlascloud/face-swap-image"`

- **`image`** (`string`, _required_):
  ① 源脸 (Source Face) — 要换上去的那张脸，清晰正面照最佳。

- **`Image`** (`string`, _required_):
  ② 目标图 (Target Image) — 被换脸的照片，默认替换完整头部，保留身体、服装、姿势和背景。

- **`size`** (`string`, _optional_):
  Output image resolution/size. Use auto to detect the target image aspect ratio and choose the closest Seedream-supported size; explicit values are passed through when supported by the model.
  - Default: `"auto"`
  - Options: "auto", "2048*2048", "2304*1728", "1728*2304", "2720*1530", "1530*2720", "2496*1664", "1664*2496", "1024*1024", "1536*1536", "1776*1328", "1328*1776", "2048*1152", "1152*2048"

- **`output_format`** (`string`, _optional_):
  Output image format. Seedream v5.0 Pro supports jpeg and png.
  - Default: `"jpeg"`
  - Options: "jpeg", "png"



**Required Parameters Example**:

```json
{
  "model": "atlascloud/face-swap-image",
  "image": "",
  "Image": ""
}
```


**Full Example**:

```json
{
  "model": "atlascloud/face-swap-image",
  "image": "",
  "Image": "",
  "size": "auto",
  "output_format": "jpeg"
}
```


### Output Schema

The API returns the following output format:


- **`created_at`** (`string`, _optional_):
  ISO timestamp of when the request was created.

- **`id`** (`string`, _optional_):
  Unique identifier for the prediction.

- **`model`** (`string`, _optional_):
  Model ID used for the prediction.

- **`outputs`** (`array[string]`, _optional_):
  Array of URLs to the generated content. Empty when status is not completed.

- **`status`** (`string`, _optional_):
  Status of the task: created, processing, completed, or failed.

- **`urls`** (`object`, _optional_):
  Object containing related API endpoints.



**Example Response**:

```json
{
  "created_at": "",
  "id": "",
  "model": "",
  "outputs": [
    ""
  ],
  "status": "",
  "urls": {}
}
```


## Usage Examples

### cURL

```bash
# Step 1: Start generation (async)
curl -X POST "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage" \
  -H "Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "atlascloud/face-swap-image",
  "image": "",
  "Image": "",
  "size": "auto",
  "output_format": "jpeg"
}'

# Response will contain: {"code": 200, "data": {"id": "prediction_id", "status": "processing"}}

# Step 2: Poll for result (replace {prediction_id} with the id returned above)
curl -X GET "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}" \
  -H "Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"

# Keep polling until status is "completed", "succeeded" or "failed"
# When completed, outputs will contain the generated content URL(s)
```

## Additional Resources

### Documentation

- [Model Playground](https://www.atlascloud.ai/models/atlascloud/face-swap-image)

लोड हो रहा है...

Face Swap (Image)

Swap a face onto any photo in one click.

Source Face — upload a clear, front-facing photo of the face you want to swap in.
Target Image — upload the photo whose face should be replaced.
Click Run.

The facial identity from the Source Face is transferred onto the Target Image while the original pose, body, clothing, background and lighting are preserved for a seamless, photorealistic result.

Face swapping involves real people. Only upload images you have the right to use and obtain consent from the people depicted. Do not use this tool to create misleading or harmful content.

Face Swap API by Atlas Cloud

इनपुट

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API कुंजी सेटअप करें

क्षमताएँ

MCP Server

समर्थित क्लाइंट

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कॉन्फ़िगरेशन

उपलब्ध टूल

API स्कीमा

LLM के लिए प्रॉम्प्ट टेम्पलेट

Face Swap (Image)

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Seedream v5.0 Pro Text-to-Image

Nano Banana 2 Lite Edit Developer

Nano Banana 2 Lite Text-to-Image Developer

Nano Banana 2 Lite Edit

Nano Banana 2 Lite Text-to-image

MAI-Image-2.5-Flash Text-to-image

MAI-Image-2.5 Edit

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