Bot De Telegram Para Cambiar Caras En Videos -

Crear o usar un bot de Telegram para cambiar caras en videos (conocido como Face Swap o Deepfake) es ahora mucho más sencillo gracias a la IA. Aquí tienes una guía rápida para que lo logres, ya sea buscando uno existente o configurando tu propia automatización. 1. Bots de Telegram listos para usar

Si no quieres complicarte programando, existen bots ya configurados que hacen el trabajo pesado. Solo necesitas enviarles el video y la foto del rostro:

DeepFaker Bot (@DeepFakerBot): Uno de los más conocidos actualmente. Permite subir un video y luego la imagen del rostro que deseas insertar.

Fraime: Un bot diseñado específicamente para producir deepfakes de video directamente en Telegram.

PirateDiffusion: Aunque se enfoca en imágenes, tiene comandos como /faceswap para intercambiar rostros de forma rápida. 2. Cómo usar un bot de Face Swap (Paso a paso) La mayoría de estos bots siguen un flujo similar:

Inicia el bot: Busca el nombre en Telegram (ej: @DeepFakerBot) y presiona el botón "Iniciar".

Sube el video original: Envía el clip donde quieres que ocurra el cambio. Procura que la cara en el video esté bien iluminada y sea visible.

Sube la foto del nuevo rostro: Envía una foto clara de frente. Los mejores resultados se obtienen con imágenes de medio cuerpo o solo cara. bot de telegram para cambiar caras en videos

Procesa y espera: El bot analizará el video (esto puede tardar desde segundos hasta minutos dependiendo de la duración) y te devolverá el archivo modificado. 3. Cómo crear tu propia automatización de Face Swap

Si eres desarrollador o buscas una solución personalizada, puedes integrar APIs de intercambio de rostros con un bot propio:

Cómo crear, diseñar y configurar un bot de Telegram - Sherpa Campus

This function swaps a target face in every frame of a video.

import cv2
import tempfile
import os
def swap_faces_in_video(input_video_path, source_img_path, output_video_path):
cap = cv2.VideoCapture(input_video_path)
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
out = cv2.VideoWriter(output_video_path, fourcc, fps, (width, height))
source_img = cv2.imread(source_img_path)
source_faces = model.get(source_img)
if len(source_faces) == 0:
    raise ValueError("No face found in source image")
source_face = source_faces[0]
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    target_faces = model.get(frame)
    for face in target_faces:
        frame = swapper.get(frame, face, source_face, paste_back=True)
    out.write(frame)
cap.release()
out.release()

swapper = insightface.model_zoo.get_model('inswapper_128.onnx')

Download inswapper_128.onnx from the official InsightFace repository.

The development of these bots is moving incredibly fast. By the end of 2025, we expect to see real-time face swap bots on Telegram that work for live video calls, not just uploaded clips.

Furthermore, AI models are getting better at handling "liveness"—blinking, smiling, and turning the head without breaking the illusion. The next generation of a bot de telegram para cambiar caras en videos will likely remove the duration limit entirely.

Miguel trabajó tres semanas seguidas. Usó:

El bot se llamó @SwapFaceMaster_Bot.

Los comandos eran simples:

/start - Iniciar el bot
/upload_video - Subir el video original
/upload_face - Subir la foto de la cara nueva
/process - Comenzar el intercambio
/help - Ver instrucciones

El bot tuvo su primer usuario real un martes a las 2:37 AM. Era una chica llamada Lucía, de Buenos Aires.

Lucía: "¿Funciona esto de verdad?"

Bot: "¡Hola Lucía! Sube un video y una foto. Te sorprenderás."

Lucía subió un video de su perro y una foto de su gato. Quería ver si funcionaba.

El bot procesó 45 segundos de video en 8 minutos.

Cuando Lucía descargó el resultado... se echó a reír.

"¡El perro tiene cara de gato! Esto es increíble." Crear o usar un bot de Telegram para

For a Telegram bot, use InsightFace with an inswapper model (fast and decent quality).

Download the model:

import insightface
model = insightface.app.FaceAnalysis(name='buffalo_l')
model.prepare(ctx_id=0)  # 0 for GPU, -1 for CPU