atlascloud/face-swap-image

画像ツール

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.

入力

Source Face *

ファイルをドラッグ＆ドロップするか、クリックしてアップロード

MAX:1

Target Image *

ファイルをドラッグ＆ドロップするか、クリックしてアップロード

MAX:1

サイズ

Output Format

出力

待機中

生成された画像がここに表示されます

設定を構成して「実行」をクリックして開始

各実行には$0.09かかります。$10で約111回実行できます。

次にできること：

画像から動画画像から画像

パラメータ

コード例
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()

インストール

お使いの言語に必要なパッケージをインストールしてください。

pip install requests

認証

すべての API リクエストには API キーによる認証が必要です。API キーは Atlas Cloud ダッシュボードから取得できます。

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

HTTP ヘッダー

import os

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

API キーを安全に保管してください

API キーをクライアントサイドのコードや公開リポジトリに公開しないでください。代わりに環境変数またはバックエンドプロキシを使用してください。

リクエストを送信

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())

リクエストを送信

非同期生成リクエストを送信します。API は予測 ID を返し、それを使用してステータスの確認や結果の取得ができます。

POST/api/v1/model/generateImage

リクエストボディ

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']}")

レスポンス

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

ステータスを確認

予測エンドポイントをポーリングして、リクエストの現在のステータスを確認します。

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

ポーリング例

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)

ステータス値

processingリクエストはまだ処理中です。

completed生成が完了しました。出力が利用可能です。

succeeded生成が成功しました。出力が利用可能です。

failed生成に失敗しました。エラーフィールドを確認してください。

完了レスポンス

{
  "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"
  }
}

ファイルをアップロード

Atlas Cloud ストレージにファイルをアップロードし、API リクエストで使用できる URL を取得します。multipart/form-data を使用してアップロードします。

POST/api/v1/model/uploadMedia

アップロード例

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}")

レスポンス

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

入力 Schema

以下のパラメータがリクエストボディで使用できます。

合計: 5必須: 3任意: 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

リクエストボディの例

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

出力 Schema

API は生成された出力 URL を含む予測レスポンスを返します。

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.

レスポンス例

{
  "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 は 400 以上の AI モデルを AI コーディングアシスタントに直接統合します。ワンコマンドでインストールし、自然言語で画像・動画生成や LLM との対話が可能です。

対応クライアント

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ 対応クライアント

インストール

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API キーの設定

Atlas Cloud ダッシュボードから API キーを取得し、環境変数として設定してください。

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

機能

インストール後、AI アシスタントで自然言語を使用してすべての Atlas Cloud モデルにアクセスできます。

画像生成Nano Banana 2、Z-Image などのモデルで画像を生成します。

動画作成Kling、Vidu、Veo などでテキストや画像から動画を作成します。

LLM チャットQwen、DeepSeek などの大規模言語モデルと対話します。

メディアアップロード画像編集や画像から動画へのワークフロー用にローカルファイルをアップロードします。

詳細を見る

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server は Model Context Protocol を通じて IDE と 400 以上の AI モデルを接続します。MCP 対応のあらゆるクライアントで動作します。

対応クライアント

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ 対応クライアント

インストール

npx -y atlascloud-mcp

設定

以下の設定を IDE の MCP 設定ファイルに追加してください。

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

利用可能なツール

atlas_generate_imageテキストプロンプトから画像を生成します。

atlas_generate_videoテキストや画像から動画を作成します。

atlas_chat大規模言語モデルと対話します。

atlas_list_models400 以上の利用可能な AI モデルを閲覧します。

atlas_quick_generate最適なモデルを自動選択し、ワンステップでコンテンツを作成。

atlas_upload_mediaAPI ワークフロー用にローカルファイルをアップロードします。

詳細を見る

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

APIスキーマ

{
  "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フレンドリーなプロンプトテンプレート

# 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)

読み込み中...

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

入力

出力

パラメータ

コード例

インストール

認証

HTTP ヘッダー

リクエストを送信

リクエストを送信

リクエストボディ

レスポンス

ステータスを確認

ポーリング例

ステータス値

完了レスポンス

ファイルをアップロード

アップロード例

レスポンス

入力 Schema

リクエストボディの例

出力 Schema

レスポンス例

Atlas Cloud Skills

対応クライアント

インストール

API キーの設定

機能

MCP Server

対応クライアント

インストール

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