FaceFusion：在 GitHub 上有 20K Star，是工业级的全能选手。它采用多线程处理，配合 NVIDIA TensorRT 加速，显存占用低于 4GB，还支持 1024x1024 分辨率输出，对硬件要求相对友好。不仅能在 4 秒内完成 7 秒视频的换脸处理，还集成了人脸遮挡修复、超分辨率算法、年龄调整等丰富功能，支持图片、视频及直播换脸，适用于影视特效、直播互动、短视频创作等领域。
FaceSwap：基于 TensorFlow 和 Keras 开发，在 GitHub 上有 50K Star，是深度学习框架标杆。它支持多平台（Windows/macOS/Linux）以及 GPU 加速，提供完整的 GUI 界面和模型训练功能。涵盖人脸检测、提取、对齐和 GAN 生成全流程，社区生态完善且长期更新维护，用户可以自定义训练模型，适合电影特效制作、隐私保护、虚拟试妆等场景。
Roop：操作门槛极低，无需数据集训练，仅需单张目标人脸图片就能完成视频换脸，真正实现一键式操作。它结合人脸检测、特征点对齐和 GAN 生成对抗网络，处理速度达每秒 66 帧，保证了换脸过程的流畅性，非常适合个人娱乐以及社交媒体内容创作。
SimSwap1：专为高清视频设计，基于 VGGFace2-HQ 数据集训练，生成效果接近电影级特效，在高清换脸方面表现卓越。它能够支持面部细节保留，比如痣、皱纹等，让换脸效果更加真实自然，适合专业影视后期、广告创意等对画质和效果要求极高的领域。
DeepFaceLive1：专注于实时直播场景下的视频换脸，操作简单，用户只需两张面部照片，就能够生成高度真实的换脸效果，在影视、游戏、虚拟现实等行业拥有广泛应用。但该软件对显卡性能要求十分严格，通常只适合专业直播公司使用，且使用时需获得被换脸者的授权，存在较高的法律风险。