FaceFusion es la herramienta de código abierto más popular para manipular rostros con IA: cambia una cara por otra en fotos y vídeos, sincroniza los labios con un audio, restaura caras borrosas o cambia la edad aparente. Funciona en local, en tu propio ordenador, con una interfaz web sencilla. Aquí tienes qué incluye, qué equipo necesitas, cómo instalarlo y, sobre todo, dónde están los límites legales de usarlo.
Ficha rápida · Qué puede hacer · Vídeo · Requisitos · Instalarlo · Primer uso · Uso responsable · Preguntas frecuentes
Ficha rápida del repositorio
| Repositorio | facefusion/facefusion |
| Autor | Henry Ruhs y comunidad (nació en 2023 como sucesor de roop) |
| Lenguaje | Python, con modelos ONNX e interfaz en Gradio |
| Licencia | OpenRAIL-AS: abierta, pero con restricciones de uso |
| Última versión | 3.9.1 (septiembre de 2026); la versión 4 está en beta |
| Popularidad | Más de 30.000 estrellas y casi 5.000 forks |
| Funciona en | Windows, macOS y Linux, en local |
| Filtro de contenido | Sí: analiza el material y bloquea contenido sexual explícito |
Qué puede hacer FaceFusion
FaceFusion se organiza en procesadores que puedes combinar en cadena: por ejemplo, cambiar la cara y después pasar un mejorador para que no quede borrosa. Estos son los principales:
| Procesador | Qué hace |
|---|---|
face_swapper | Sustituye la cara del vídeo o la imagen de destino por la de una foto de origen. |
face_enhancer | Reconstruye detalle en caras borrosas o de baja resolución. |
lip_syncer | Mueve los labios para que encajen con un audio nuevo, útil en doblaje. |
age_modifier | Envejece o rejuvenece el rostro. |
expression_restorer | Recupera la expresión original tras un cambio de cara, que suele dejarla rígida. |
face_editor | Ajusta la mirada, la boca, las cejas o la orientación de la cabeza. |
frame_enhancer y frame_colorizer | Escalan el fotograma completo o colorean material en blanco y negro. |
background_remover | Quita el fondo de la imagen o el vídeo. |
Por debajo, FaceFusion detecta las caras, las sigue fotograma a fotograma y genera una máscara para mezclar el resultado con el original. Puedes trabajar en la interfaz web, desde la terminal sin interfaz (headless-run) o en cola, con trabajos por lotes (job-*). También tiene un modo webcam para hacerlo en directo.
Vídeo: FaceFusion en menos de un minuto
Más repos explicados en formato corto en el canal de YouTube de Repositorios que deberías conocer.
Qué equipo necesitas
FaceFusion usa ONNX Runtime para ejecutar los modelos, así que aprovecha casi cualquier acelerador. Elige la versión según tu hardware:
| Hardware | Opción de instalación | Rendimiento |
|---|---|---|
| Tarjeta NVIDIA | cuda@12 o cuda@13 | La mejor opción para vídeo. |
| Tarjeta AMD | rocm o migraphx en Linux, directml en Windows | Buena, según el modelo de tarjeta. |
| Intel (CPU o GPU) | openvino | Correcta para imágenes y vídeos cortos. |
| Mac con Apple Silicon | default (usa CoreML) | Aceptable; mejor en los chips Pro y Max. |
| Solo CPU | default | Funciona, pero un vídeo puede tardar horas. |
Además necesitas unos cuantos GB libres para los modelos, que se descargan solos la primera vez que usas cada procesador.
Cómo instalar FaceFusion
El propio README avisa de que la instalación manual requiere soltura con la terminal. Si no la tienes, los instaladores oficiales para Windows y macOS lo hacen por ti. La instalación manual, resumida:
- Instala las herramientas base: Git, FFmpeg y Miniconda (o Anaconda).
- Crea un entorno aislado con Python 3.12:
conda create --name facefusion python=3.12y despuésconda activate facefusion. - Descarga el código:
git clone https://github.com/facefusion/facefusiony entra en la carpeta. - Instala las dependencias para tu hardware:
python install.py default, cambiandodefaultporcuda@12,directml,openvino… según la tabla anterior. - Arranca:
python facefusion.py runy abre en el navegador la dirección local que aparece en la terminal.
Los detalles para cada sistema están en la guía de instalación oficial.
Primer uso: de la foto al vídeo
- Elige los procesadores. Para empezar,
face_swapperyface_enhancer. - Carga el origen: una foto nítida, de frente y bien iluminada de la cara que quieres usar. Es lo que más influye en el resultado.
- Carga el destino: la imagen o el vídeo que quieres modificar. Si salen varias personas, usa el selector de caras para decidir a cuál afecta.
- Revisa la vista previa en varios puntos del vídeo, sobre todo en giros de cabeza y cuando algo tapa la cara. Ajusta las máscaras si hace falta.
- Procesa un fragmento corto con el recorte de inicio y fin antes de lanzar el vídeo entero. Te ahorrará mucho tiempo.
Uso responsable: lo que no debes hacer
FaceFusion es una herramienta de deepfakes, y su uso tiene consecuencias legales reales. Antes de procesar nada, ten claro esto:
- Necesitas el consentimiento de las personas que aparecen. En España, la imagen de una persona está protegida por ley, y usarla sin permiso puede acabar en una demanda civil o, en los casos graves, en un delito.
- Avisa de que es contenido generado. El Reglamento europeo de IA obliga a indicar claramente que una imagen o un vídeo es un deepfake cuando lo publicas.
- La licencia también lo prohíbe. OpenRAIL-AS no permite usarlo para engañar, suplantar a nadie, acosar ni crear contenido sexual sin consentimiento. Por eso trae un filtro de contenido explícito.
- Usos legítimos que sí tienen sentido: doblaje y localización con lip sync, efectos para tus propios vídeos, restaurar fotos familiares antiguas, prototipos de cine o publicidad con actores que han dado su permiso, e investigación sobre detección de deepfakes.
Preguntas frecuentes sobre FaceFusion
¿FaceFusion es gratis?
Sí. El código es abierto y se ejecuta en tu ordenador sin cuotas. Los instaladores de un clic para Windows y macOS son la parte con la que el proyecto se financia.
¿Es legal usar FaceFusion?
La herramienta es legal; lo que puede no serlo es lo que hagas con ella. Con tu propia cara, o con la de personas que te han dado permiso, y avisando de que es contenido generado, no hay problema.
¿Funciona sin tarjeta gráfica?
Sí, en CPU, pero muy despacio: una imagen tarda segundos y un vídeo de un minuto puede tardar horas. Para vídeo merece la pena una GPU NVIDIA o un Mac con Apple Silicon.
¿Mis fotos y vídeos se suben a algún servidor?
No. Todo se procesa en local. Solo se conecta a internet para descargar los modelos la primera vez.
¿En qué se diferencia de DeepFaceLab?
DeepFaceLab entrena un modelo para cada cara, lo que lleva horas o días pero puede dar resultados muy finos. FaceFusion usa modelos ya entrenados y funciona con una sola foto, así que es mucho más rápido y sencillo. Además, DeepFaceLab ya no se mantiene.
Alternativas y proyectos relacionados
- DeepFaceLab: el proyecto histórico de sustitución de rostros, con entrenamiento por cara.
- InsightFace: la librería de detección y reconocimiento facial de la que salen muchos de los modelos que usan estas herramientas.
- InstantID: genera imágenes nuevas conservando la identidad de una cara, en lugar de modificar una existente.
- Segment Anything: segmentación de imágenes, útil para máscaras y recortes precisos.
Repositorio y fuentes oficiales
FaceFusion en GitHub · Documentación oficial · Licencia OpenRAIL-AS
Información del proyecto contrastada el 18 de octubre de 2026. Esta página no es asesoramiento legal: revisa la licencia de los modelos y la normativa aplicable antes de publicar contenido generado.
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