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AI 人脸生成 一张从来没有存在过的人的脸

选好这张脸要多像照片、大致是什么年龄段,AI 人脸生成器就画出一个从未存在过的人。为占位和 mockup 而做,不是为了把它当成某个真人。

质感
大致年龄
生成一张人脸

关注我们即可领 20 免费 credits,约 5 张图

不是真人。不要把生成的面孔当成任何真实存在的人来呈现。

AI 人脸生成器画出的一张现实中不存在的人的写实肖像:四十来岁、短发微白的男性,背景是一块干净的灰色影棚背景布Nano Banana 2 Lite · 不是真人

提示词: 写实 · 四十来岁 — 没有写任何额外描述

真实模型输出。这个人从来没有存在过。

AI 人脸生成是用来做什么的?

它凭空造一个人。选好这张脸要多像照片、大致是什么年龄段,模型就画出一张从来没有存在过的人的正面肖像,通常半分钟以内出结果。它真正的用处是:任何"画面里需要一张人脸、但不能用真人"的地方——界面和产品原型图、线框图、幻灯片、真实头像还没到位时的临时占位头像,或者给一个虚构角色找一张外形参考。关注 X 和 YouTube 会给账户 20 credits,本页一次 4 credits,所以前 5 次是覆盖住的。

心里已经有一个角色,而不是想要一个陌生人? 看 AI 角色生成

这些面孔不是真人——哪些场合能用,哪些不能用

这一段放在页面靠前的位置,而不是塞进页脚,因为整页只有这一部分是有后果的。这个工具生成的每一张脸都是凭空造出来的:它不是任何人的照片,没有任何人为它签过同意,也谈不上肖像授权——因为根本没有那个人。

这正好是你要的效果的场合:界面和产品原型图、线框图、幻灯片、真实头像还没到位时的临时占位头像、给一个虚构角色做的外形参考、演示或教程里的示例内容。这些场合的共同点是,没有任何一个真实的人被牵连进来。

不该用的场合:任何把这张脸当成某个真实个体来呈现的地方。不要把生成的脸放到一个暗示真实身份的个人资料页上,不要用在交友或社交账号上,不要放进身份证件或任何文件里,不要配在一条署名的评价或推荐语旁边,也不要用在暗示背后有真实顾客的广告里。也不要为了做出某个指名个人、某个公众人物或者未成年人的样子去生成。这些不是边角情况,恰恰是这类技术最常被拿去干的事,一个工具页对此保持沉默是在故意装糊涂。

关于那道护栏本身,还有一句实话要说:每一次生成,随请求送出去的提示词里都带着"这个人不得像任何真实存在或可辨认的个体,不得是公众人物或未成年人"。这句话值得送。但我们实测过,这种形状的条款对模型来说是一个请求,而不是一道它会执行的过滤。所以上面那条线是一条规则,不是一个机制——它要靠用这个工具的人自己守住。

这一页做什么

两个药丸,加一行可选的文字。它的全部意义是快——一张脸 4 credits,大约半分钟。

写实、插画,或者淡彩

影棚光的写实肖像、扁平矢量风的头像,或者一张笔触柔和的淡彩。两个极端都在本页运行的这个模型上实跑过。

一个大致的年龄段

不限、二十来岁、四十来岁、六十来岁。刻意做得粗——一个承诺能精细指定人群的人脸生成器,承诺的比它拿得住的多。

为占位而做

方形构图、干净背景、中性表情:正是那种能直接丢进 mockup 或者头像位、不跟版式打架的形状。

把边界写在明面上

不是真人、不提供人脸数据集、也不假装那句安全条款是一道过滤——三件事都写在页面上。

生成一张人脸

AI 人脸生成三步:选质感、选年龄段、生成

试控件不用注册;到生成那一步再登录。

  1. 扁平矢量插画风的 AI 生成人脸,画的是一个并不存在的人,用作占位头像
    Step 1

    先选质感

    需要读起来像照片的 mockup 就选写实;做头像位和界面占位,插画那一档往往更合——一张照片放在界面里容易被当成真实用户。

  2. 一组 AI 生成的人脸,画的都是现实中并不存在的人
    Step 2

    选一个年龄段,或者不限

    留在"不限"上,多次生成之间的差别最大——需要好几张互相不像的占位面孔时,通常就是要这个效果。

  3. 生成完成的写实肖像,画的是一个并不存在的人,可以直接下载
    Step 3

    生成,然后下载

    一张脸 4 credits,关注送的 20 credits 够跑 5 次。满意的那张按全分辨率下载下来。

在 Renoise 中试用

适合做什么,不适合做什么

按你实际想做的事分。最后两行是我们被问得最多、但接不住的两件事。

你想做的事合不合适为什么
mockup 或原型里的一个占位头像合适——这就是主用途方形构图、干净背景、中性表情;不用再做任何美术调整就能丢进头像位
给一个虚构角色找一张外形参考合适,作为一个起点如果手上已经有一份写好的角色设定,AI 角色生成那一页是更对的门——它照那份设定画,而不是递给你一个陌生人
演示、幻灯片或教程里的示例人脸合适没有任何真人被牵连进来,这正是"生成一张"而不是"从图库里拿一张"的全部理由
⚠️ 一批脸,或者一份人脸数据集这里做不了这是一个一次一张的控件。人脸数据集是另一种产品形态,我们不提供——照实说,比给你一个慢得离谱的绕法要好
🔴 一张长得像某个特定真人的脸这件事我们不会帮忙每次生成随请求送出的指令里都写着"不得像任何真人",但我们实测过,这类条款是一个请求,不是一道过滤。所以这是一条规则,不是一个机制——而且这条线我们不会帮你越过
生成一张人脸

从来没有存在过的面孔

前两张来自本页自己的药丸。这里出现的每一个人都是凭空造出来的。

写实风格的 AI 生成人脸,一位四十来岁的男性,现实中并不存在这个人

写实

影棚光、干净背景、自然的肤质。一张占位用的正面肖像通常需要的就是这个设置。

扁平矢量插画风的 AI 生成女性面孔,现实中并不存在这个人

插画

扁平矢量的处理——做界面头像时往往更合适,因为放在那个位置上,一张照片会被读成真实用户。

多张 AI 生成的人脸组成的一组图,画的都是现实中并不存在的人

一组生成出来的面孔

几次生成并排放在一起,看得出年龄段留在"不限"时差别有多大。

另一组不同年龄的 AI 生成人脸,画的都是现实中并不存在的人

更多变化

同一个工具跑出来的不同年龄和样貌——一份 mockup 需要一群人而不是一张脸时用得上。

生成一张

AI 生成的人脸怎么用在设计占位和 mockup 上

来到这一页最常见的正当理由是:版式里需要一张人脸,而你手上没有一张有权使用的。图库的解法是花钱买授权;生成的解法是根本没有人需要被授权。做这件事,本页的默认值已经是对的了——方形裁切、干净背景、中性表情、均匀光线。一张打了戏剧光或者表情很强的脸,会跟它落进去的那份设计打架,所以这一页干脆没把那些做成药丸。

关于数量,说一句实在话。需要一张就生成一张。做一个团队页 mockup 需要八张,那就生成八张——年龄段留在"不限",它们才不会看起来像一家人,另外要预留出扔掉两三张的余量。如果需要八十张,这就是错的工具,我们宁愿直接说,也不愿看着你再点六十次:人脸数据集是另一种产品形态,我们不卖。

那行可选的描述到底能改动多少:两个药丸承担了结果的大部分,文字只调边缘——发型、服装、表情。写一件跟药丸互相矛盾的事,通常是被忽略而不是被执行,所以一张脸回来得不对时,先换药丸,再考虑重写那句话。

AI 人脸生成,还是 AI 角色生成?

这两页看起来挨得很近,其实是反方向的两件事,值得用一段话省掉一次走错门。这一页递给你的是一个陌生人:你不描述任何人,而它的价值恰恰在于结果是随手来的、不属于任何人。AI 角色生成那一页反过来——带着一份写好的设定过去(原型、年龄、发型、服装、气质、配色),它就照那份设定画,出来的设计之所以有归属感,是因为设计本来就是写设定的人做的。

按你打算拿这张图去干什么来选。mockup 上的一个空位要的是陌生人。一个要在故事、游戏或者频道里反复出场的角色,要的是一份设定——那意味着从一份简报开始,而不是从一次随机开始。

想要更高质量,或者更强的模型?

这一页刻意挂的是快档。Nano Banana 2 Lite 一张脸 4 credits,正是这个数让"关注送的 20 credits 覆盖前 5 次"这句话能一直成立——而当你反正要扔掉大部分生成结果时,便宜地多试几次本来就是更对的形状。

等到你想要的控制超过两个药丸加一句话——一个特定的取景、一块更大的画布、几张互相看起来像同一套的脸,或者一个更强的模型——就打开完整的图片工作区。平台上每个模型都在那里,而且可以在同一块画布上接着做,不用每次都从零重新摇一遍。

还有一种情形值得单独说:如果你要的其实是"自己的脸"的写实肖像,那不是这一页。这一页从头造一个不存在的人,而把你自己的照片变成影棚写真是另一件事,另有一页在做。

你生成的东西只属于你

在这里生成的东西会怎样处理。

登录前不会上传任何内容

选择文件只会在你的设备上预览。登录并点击生成之前,不会存储任何字节。

私密且去重的存储

上传内容进入你的私密资料库,绝不会出现在公开图库中;重复处理同一张图不会产生新的存储。

随时可删除

你可以随时从资料库中删除上传内容和生成结果。

生成一张人脸

常见的随机人脸站,和这一页

常见的随机人脸站

  • 一个按钮、一种效果,完全没有可控项
  • 对生成的脸能用在哪里、不能用在哪里,一个字不提
  • 对"能不能生成某个特定真人的脸"这件事完全不提
  • 让人以为有数据集可以拿,其实并没有
  • 标题写着免费、免注册、无限次,然后是一堵广告墙

Renoise

  • 写实、插画或淡彩;一个大致的年龄段;再加一行可选的文字
  • 可用与不可用场景写成页面靠上的一整节,不是页脚小字
  • 实测后照实写:那句安全条款是一个请求,不是一道过滤
  • 直接说明我们不接批量,也不提供人脸数据集
  • 关注 X 和 YouTube 送 20 credits,一张脸 4 credits,也就是 5 次——一个你能自己核对的数
生成一张人脸

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credits 在所有工具间通用——图片编辑、超分,以及全部视频模型。

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写实风格的 AI 生成人脸,画的是一个现实中并不存在的人

需要一张不属于任何人的脸? 生成一张

或者带一份写好的角色设定过来,让它照着画。

常见问题

1.生成出来的是真实存在的人吗?

不是。每一张都是模型凭空造出来的——背后既没有照片也没有那个人,这正是为什么一张生成的脸可以放心丢进 mockup,而一张真人照片在那个位置需要同意和授权。反过来的一面是:它绝不能被当成某个特定的真实个体来呈现。

2.生成的人脸允许用在哪些地方?

可以用的:界面和产品原型图、线框图、幻灯片、临时占位头像、给一个虚构角色做的外形参考、演示或教程里的示例内容。不可以用的:任何把这张脸当成某个真实个体来呈现的场合——暗示真实身份的个人资料页、交友或社交账号、身份证件或各类文件、署名的评价或推荐语、暗示背后有真实顾客的广告。也不要为了做出某个指名个人、某个公众人物或者未成年人的样子去生成。

3.它能生成一张长得像某个特定真人的脸吗?

这件事我们不会帮忙,同时也不打算夸大我们阻止它的能力。每一次生成随请求送出的提示词里都带着一句"这个人不得像任何真实存在或可辨认的个体,不得是公众人物或未成年人"。我们在同一个模型的另一页上实测过,这种形状的条款是模型通常会照办的一个请求,而不是一道它会执行的过滤。所以把这条线当成一条你自己守的规则,而不是一个替你守着的机制。想做成机制上的硬拦截,只能在服务端做判定。

4.关注送的能生成几张脸?

关注 X 和 YouTube 会给账户 20 credits,本页一张脸花 4 credits,所以前 5 张是覆盖住的。我们宁可给你这个算式,也不写"免费"两个字——credits 在整个平台通用,那 20 credits 你同样可以花在超分或视频上。

5.能要一批脸,或者一份人脸数据集吗?

这一页不行——它一次生成一张,而让你点八十次不是我们想卖给你的工作流。人脸数据集是另一种产品形态,牵扯的授权问题也不一样,我们不提供。如果只是要几张,那就生成几张,年龄段留在"不限",它们才不会看起来像一家人。

6.那行文字描述有多重要?

没有药丸重要。质感和年龄段承担了结果的大部分;那行可选的文字只调边缘——发型、服装、表情。一张脸回来得不对,先换药丸再考虑重写那句话,因为跟药丸互相矛盾的描述通常是被忽略而不是被执行。

7.这一页用的是哪个模型?

Nano Banana 2 Lite,来自 Google。它是快档,选它是为了让一张脸只花 4 credits、关注赠额能撑到 5 次。这一页上写实和插画两张样例,都是它跑出来的真实输出。

8.这和 AI 角色生成有什么不同?

是反方向的两件事。这一页递给你一个陌生人——你不描述任何人,价值就在于结果是随手来的。AI 角色生成那一页从一份写好的角色设定出发,画的是那份设定里的角色,所以设计有归属感。mockup 上的空位要陌生人;一个要反复出场的角色要的是一份设定。

9.生成的人脸能商用吗?

可以,范围就是上面写的那些可用场合——mockup、占位、演示、虚构角色。无水印导出随付费方案提供。授权做不到的那件事是:让"把一张生成的脸当成真人来呈现"变得可以接受,所以那条边界跟你买的是哪个方案无关。

By Chloe, RenoiseLast reviewed Models verified: Nano Banana 2 Lite