長時間影片換臉最難維持的不是單幀效果，而是身份一致、原有動作和畫面細節能否一路穩定。StreamingSwap 是一個參考圖像引導的影片換臉模型框架，處理把來源身份轉移到目標影片、同時保留目標人物屬性與動態的問題。
它分兩個階段改善速度與穩定性。Face-RoI Generation 只集中處理臉部區域，配合按噪聲程度調整身份與重建比重的 Joint Rec-ID Loss；其後以 Short-Context Rollout Training 使用模型生成的歷史畫面，減少串流生成中的誤差累積。這套方法針對換臉只改變身份、其他視覺內容大致不變的特性，補足單靠 flow-matching supervision 對身份差異不夠敏感的問題。
提供的結果包括：
– 單張 NVIDIA RTX 4090 達到 21.174 FPS 的端到端吞吐量
– 評估影片最長達 10 分鐘，並展示 19 分鐘、20 FPS 取樣的直播串流測試
– HumanFaceVid 包含 1,000 小時電影風格訓練資料，以及各 200 段短片和長片評估集
– 研究結果在身份轉移和視覺質素之間取得具競爭力的平衡，但資料建構程式和訓練資料仍標示為準備中
電影後期、直播特效和長片角色替換等情境，較能受惠於這種空間與時間上下文都較節省的做法；單卡 RTX 4090 的測試結果亦令即時串流更接近可行範圍。項目提供的是研究模型與展示資料，原始資訊未交代完整安裝指令、未有直接下載的模型權重或訓練資料，因此不宜當成已可隨意下載使用的成品。