Bot De Telegram Para Cambiar Caras En Videos 2021

The use of Telegram bots for face-swapping in videos became a significant trend in 2021, driven by advancements in accessible AI and deep learning. Key Technology: Deepfakes

Deepfakes: AI-generated media where a person's likeness is replaced.

GANs: Generative Adversarial Networks power the swap process.

Accessibility: Telegram lowered the barrier for non-technical users. Popular Bots of 2021

Reface (formerly Doublicat): Known for its mobile app and bot integration.

DeepFaceLive: Adapted for real-time or video-based processing.

Round DF: A common bot used for quick, automated video swaps.

DeepVideo: specialized in maintaining facial expressions during motion. Workflow and Features

Simplicity: Users upload a photo (source) and a video (target).

Processing: Cloud-based servers handle the heavy GPU computation.

Output: High-resolution video clips delivered directly in the chat. Speed: Most bots processed 10–15 second clips in minutes. Privacy and Ethical Risks

Consent: High potential for misuse in creating non-consensual content.

Data Security: Risks regarding how user-uploaded photos are stored.

Disinformation: Use in creating "fake news" or impersonating figures.

Platform Policy: Telegram frequently bans bots that violate safety rules. Technical Requirements

No Hardware Needed: All processing happens on the bot's server.

File Limits: Most 2021 bots limited video size to under 20MB.

Subscription Models: Many bots shifted to "credits" or monthly fees.

💡 Tip: If you are looking for current tools, many 2021 bots have been deactivated. Modern alternatives often use web-based interfaces for better security and higher quality. If you'd like to dive deeper into a specific area: Current top-rated bots (2024-2025 alternatives) Step-by-step setup (how to use them safely) Technical mechanics (how GANs work in these bots)

In 2021, artificial intelligence and deepfake technologies became highly accessible to the general public. Telegram became a massive hub for these activities because its bot API allowed developers to hook up powerful, server-side AI processing directly to a chat interface. Users didn't need a high-end PC with an expensive graphics card; they could simply upload a photo and a video to a chat, and the bot's server would return a rendered deepfake in a few minutes.

While dozens of bots appeared and disappeared rapidly due to copyright issues, server costs, and platform moderation, they generally shared the exact same operational framework. How the Bots Work The mechanism behind these bots is highly standardized: Source Image:

You send a high-quality, clear photo of the face you want to insert. Target Video:

You send a short video clip (usually limited to 10 to 15 seconds to prevent server overload) where you want the face replaced. AI Processing:

The bot sends these files to a remote server. The server uses deep learning frameworks—most notably DeepFaceLab or specialized GANs (Generative Adversarial Networks)

—to map the facial expressions, lighting, and angles of the original actor and replace them with your uploaded source face.

After a queue time (depending on how busy the server is), the bot sends the finished video file back to you directly in the chat. Common Features and Limitations

To manage the heavy computing power required for video rendering, bot developers typically enforce the following rules: Strict Time Limits: Most free tiers limit video clips to 10 or 15 seconds. Credit Systems:

Users often get a few free daily swaps or credits upon joining. Processing video usually costs significantly more credits than still images. Queue Times:

Free users often have to wait in a virtual line behind paid premium subscribers. ⚠️ Critical Risks and Precautions

Interacting with deepfake bots on Telegram comes with heavy privacy and security trade-offs that you must consider: Biometric Privacy Violations:

When you upload your face (or a friend's face) to these bots, you are sending a high-resolution biometric profile to anonymous developers. There is zero guarantee that your photo or processed video is deleted after generation. Scams and Financial Risks:

Many bots require users to buy "tokens" or subscriptions via cryptocurrency or sketchily hosted payment gateways. Exit scams are incredibly common in this niche. Legal and Ethical Boundaries:

Creating non-consensual deepfakes of real people is strictly illegal in many jurisdictions and violates the terms of service of almost all messaging platforms. specific active bot to try out for a project, or are you looking for safer, web-based alternatives with clearer privacy policies?

¡Claro! Aquí te dejo un artículo sobre cómo crear un bot de Telegram para cambiar caras en videos en 2021:

Introducción

En la actualidad, los bots de Telegram se han vuelto muy populares debido a su capacidad para automatizar tareas y ofrecer servicios de manera eficiente. Uno de los usos más interesantes de estos bots es la capacidad de editar videos, específicamente cambiar caras en videos. En este artículo, te mostraremos cómo crear un bot de Telegram para cambiar caras en videos en 2021.

Requisitos previos

Antes de empezar, debes tener:

Un canal de Telegram y un bot creado con el comando /newbot en el chat de BotFather.
Conocimientos básicos de programación en Python.
La biblioteca python-telegram-bot instalada en tu entorno de desarrollo.
La biblioteca opencv-python instalada en tu entorno de desarrollo.

Funcionamiento del bot

El bot que crearemos tendrá las siguientes funcionalidades:

El usuario enviará un video al bot.
El bot recibirá el video y lo procesará para cambiar la cara del usuario por otra cara seleccionada por el usuario.
El bot enviará el video editado al usuario.

Código del bot

A continuación, te mostramos el código del bot:

import logging
from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler
import cv2
import numpy as np
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
TOKEN = 'TU_TOKEN_DE_BOT'
def start(update, context):
    context.bot.send_message(chat_id=update.effective_chat.id, text='¡Hola! Estoy aquí para cambiar caras en videos.')
def cambiar_cara(update, context):
    video = update.message.video
    video_path = video.file_id
# Descargar el video
    video_file = context.bot.get_file(video_path)
    video_file.download('video.mp4')
# Cargar la cara que se quiere cambiar
    cara_path = 'cara.jpg'  # ruta a la imagen de la cara que se quiere cambiar
    cara_img = cv2.imread(cara_path)
# Cargar el video
    cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
# Crear un video writer
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    frame_size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
    out = cv2.VideoWriter('output.mp4', fourcc, fps, frame_size)
while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
# Detectar la cara en el frame
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
for (x, y, w, h) in faces:
            # Cambiar la cara
            cara_cropped = cara_img[y:y+h, x:x+w]
            frame[y:y+h, x:x+w] = cara_cropped
out.write(frame)
cap.release()
    out.release()
# Enviar el video editado
    with open('output.mp4', 'rb') as f:
        context.bot.send_video(chat_id=update.effective_chat.id, video=f)
def main():
    updater = Updater(TOKEN, use_context=True)
dp = updater.dispatcher
dp.add_handler(CommandHandler('start', start))
    dp.add_handler(MessageHandler(Filters.video, cambiar_cara))
updater.start_polling()
    updater.idle()
if __name__ == '__main__':
    main()

Explicación del código

El código del bot utiliza la biblioteca python-telegram-bot para interactuar con la API de Telegram y la biblioteca opencv-python para procesar los videos.

El bot tiene dos funciones: start y cambiar_cara. La función start envía un mensaje de bienvenida al usuario. La función cambiar_cara se activa cuando el usuario envía un video al bot. Esta función descarga el video, carga la cara que se quiere cambiar, detecta la cara en cada frame del video y la cambia por la cara seleccionada.

Conclusión

En este artículo, hemos creado un bot de Telegram que puede cambiar caras en videos. El bot utiliza la biblioteca python-telegram-bot para interactuar con la API de Telegram y la biblioteca opencv-python para procesar los videos. El bot puede ser utilizado para fines de entretenimiento o para aplicaciones más serias, como la edición de videos para publicidad o medios de comunicación.

Recuerda que debes reemplazar TU_TOKEN_DE_BOT con el token de tu bot de Telegram. ¡Espero que disfrutes utilizando este bot!

Título: Desarrollo de un Bot de Telegram para Cambiar Caras en Videos en 2021

Resumen:

En este artículo, se presenta el desarrollo de un bot de Telegram que permite cambiar caras en videos en tiempo real. El bot utiliza tecnologías de procesamiento de video y reconocimiento facial para reemplazar la cara de una persona en un video con la cara de otra persona. El objetivo es crear una herramienta divertida y fácil de usar que permita a los usuarios crear videos entretenidos y compartirlos en redes sociales.

Introducción:

La tecnología de reconocimiento facial y procesamiento de video ha avanzado significativamente en los últimos años, permitiendo el desarrollo de aplicaciones innovadoras y divertidas. Una de estas aplicaciones es el cambio de caras en videos, que ha ganado popularidad en las redes sociales. En este artículo, se presenta el desarrollo de un bot de Telegram que permite a los usuarios cambiar caras en videos en tiempo real.

Tecnologías utilizadas:

Telegram Bot API: para crear y interactuar con el bot de Telegram.
OpenCV: para el procesamiento de video y reconocimiento facial.
Dlib: para la detección y alineación de caras en imágenes y videos.

Arquitectura del bot:

Recepción de mensajes: el bot recibe mensajes de texto o multimedia (videos) de los usuarios a través de la API de Telegram.
Procesamiento de video: el bot utiliza OpenCV y Dlib para procesar el video y detectar las caras de las personas.
Cambio de caras: el bot reemplaza la cara de la persona en el video con la cara de otra persona seleccionada por el usuario.
Envio de respuesta: el bot envía el video modificado al usuario.

Implementación:

Creación del bot: se crea un bot de Telegram utilizando la API de Telegram y se configura para recibir mensajes de texto y multimedia.
Instalación de dependencias: se instalan las dependencias necesarias, incluyendo OpenCV y Dlib.
Definición de funciones: se definen funciones para el procesamiento de video, detección de caras y cambio de caras.
Integración con Telegram: se integra el bot con la API de Telegram para recibir y enviar mensajes.

Ejemplo de código:

import cv2
import dlib
from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler
# Configuración del bot
TOKEN = ' TU_TOKEN_DE_TELEGRAM '
# Carga del modelo de detección de caras
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
def start(update, context):
    context.bot.send_message(chat_id=update.effective_chat.id, text='¡Hola! Puedo cambiar caras en videos.')
def process_video(update, context):
    # Recepción del video
    video = update.message.video
    # Procesamiento del video
    cap = cv2.VideoCapture(video)
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        # Detección de caras
        faces = detector(frame)
        for face in faces:
            # Cambio de caras
            new_face = cv2.imread('nueva_cara.jpg')
            frame[face.top():face.bottom(), face.left():face.right()] = new_face
        # Envio del video modificado
        context.bot.send_video(chat_id=update.effective_chat.id, video=frame)
def main():
    updater = Updater(TOKEN, use_context=True)
    dp = updater.dispatcher
dp.add_handler(CommandHandler('start', start))
    dp.add_handler(MessageHandler(Filters.video, process_video))
updater.start_polling()
    updater.idle()
if __name__ == '__main__':
    main()

Conclusiones:

En este artículo, se ha presentado el desarrollo de un bot de Telegram que permite cambiar caras en videos en tiempo real. El bot utiliza tecnologías de procesamiento de video y reconocimiento facial para reemplazar la cara de una persona en un video con la cara de otra persona. El objetivo es crear una herramienta divertida y fácil de usar que permita a los usuarios crear videos entretenidos y compartirlos en redes sociales.

Futuras mejoras:

Mejorar la precisión del reconocimiento facial y el cambio de caras.
Agregar más funcionalidades, como la capacidad de cambiar voces o agregar efectos especiales.
Integrar el bot con otras plataformas de redes sociales.

Reporte sobre bots de Telegram para cambio de rostros en videos (contexto 2021). Introducción

En 2021, la tecnología de "deepfake" se democratizó a través de la plataforma Telegram mediante bots que permitían realizar face swapping (intercambio de rostros) de manera automatizada y accesible para usuarios sin conocimientos técnicos avanzados. Estos bots utilizan redes neuronales para analizar rasgos faciales en una foto y superponerlos en un video objetivo. Bots Destacados y Funcionalidades

Aunque muchos bots de este tipo son efímeros debido a cambios en las políticas de Telegram o actualizaciones de API, los más relevantes en el periodo incluyen:

DeepFaker (@DeepFacer_bot): Reconocido por permitir intercambios de rostros en videos cortos (generalmente hasta 10 segundos) y GIFs.

FazeSwitcher / FaceSwapper: Herramientas enfocadas en la creación de memes y contenido humorístico, permitiendo insertar el rostro del usuario en escenas de películas famosas.

Adjuface: Un bot basado en código abierto (disponible en plataformas como GitHub) que facilita el procesamiento de múltiples imágenes para intercambios grupales. Proceso de Uso Estándar

El funcionamiento general de estos bots en 2021 seguía un flujo sencillo: Inicio: El usuario inicia el bot con el comando /start.

Carga de Fuente: Se envía una fotografía clara del rostro que se desea utilizar (source image).

Selección de Objetivo: Se envía el video o GIF donde se realizará el cambio (target video) o se selecciona de una galería de plantillas predefinidas.

Procesamiento: El servidor del bot procesa la solicitud (tiempo variable según la carga) y devuelve el video editado. Modelos de Negocio

La mayoría de estos servicios operan bajo un esquema Freemium:

Uso Gratuito: Suelen ofrecer un número limitado de créditos diarios (ej. 3 videos o 10 fotos) con restricciones en la duración del video.

Suscripciones/Créditos: Para eliminar marcas de agua, procesar videos más largos o prioritarios, los usuarios deben adquirir "tokens" o membresías pagas. Consideraciones de Seguridad y Ética

El uso de estas herramientas conlleva riesgos significativos que han sido documentados por medios como WIRED:

Privacidad: Las fotos y videos enviados se almacenan en servidores externos, lo que puede comprometer la privacidad del usuario.

Uso Malintencionado: Estas tecnologías han sido vinculadas a la creación de contenido no consensuado y estafas de identidad (romance scams).

¿Te gustaría conocer los pasos específicos para configurar uno de estos bots si eres desarrollador, o prefieres una lista de alternativas actuales para 2024-2025? Face Swap Bots – Telegram bot de telegram para cambiar caras en videos 2021

La tecnología de intercambio de rostros, conocida popularmente como face swap, ha evolucionado rápidamente desde sus inicios en 2021. Gracias a los avances en redes neuronales y modelos de inteligencia artificial (IA) como InsightFace, Telegram se ha consolidado como la plataforma preferida para acceder a estas herramientas sin necesidad de instalar software complejo en el PC. Los mejores bots de Telegram para cambiar caras (2021-2026)

Si buscas un bot de Telegram para cambiar caras en videos, estas son las opciones más destacadas que han liderado el mercado por su realismo y facilidad de uso:

DeepFacer Bot (@DeepFacer_bot): Es una de las herramientas más consistentes desde 2021. Permite realizar intercambios de rostros en videos de hasta 10 segundos y ofrece un límite diario gratuito de hasta 3 videos.

DeepFaker Bot (@DeepFakerBot): Diseñado específicamente para video, es ideal para crear contenido para redes sociales como TikTok o Reels debido a su velocidad de procesamiento (entre 20 y 40 segundos por video).

FaceSwapper: Este ecosistema incluye herramientas adicionales como @AIUpscalerBot, que permite mejorar la calidad del video final tras el intercambio, algo vital para lograr un acabado realista.

SwaperFace (@swaperface_4_bot): Una opción versátil que no requiere registro y ofrece créditos gratuitos iniciales para probar la tecnología tanto en fotos como en clips de video. ¿Cómo funcionan estos bots?

El proceso es sencillo y suele seguir estos pasos comunes en la mayoría de las interfaces:

Iniciar el bot: Busca el nombre del bot (ej. @DeepFacer_bot) y presiona el comando /start.

Subir el objetivo: Envía el video original donde deseas cambiar el rostro.

Subir el rostro: Envía una foto clara y de frente de la persona cuya cara quieres insertar.

Procesamiento: El bot utiliza servidores remotos con GPU potentes para fusionar las facciones en cuestión de segundos. Consideraciones de privacidad y ética

Es fundamental recordar que estas herramientas deben usarse exclusivamente para fines de entretenimiento, parodia o creatividad personal. El uso de tecnología deepfake para crear contenido sin consentimiento, especialmente de carácter íntimo, es ilegal y está siendo perseguido activamente por autoridades internacionales debido al daño que causa a las víctimas.

alistairong/MyFaceSwap: A fun telegram bot to swap faces in images

In 2021, various Telegram bots emerged as popular, accessible tools for creating face-swapped videos using deepfake technology. These bots typically work by processing a source image (your face) and a target video, then using AI to merge them Popular Telegram Face Swap Bots

Several bots gained traction during this period for their ease of use:

: A widely cited bot specifically designed to swap faces in both standard videos and Telegram video messages. FaceSwapStudy_Bot

: Offers a credit-based system where users receive initial free credits to perform swaps on photos and videos. Face Fusion Bot

: Provides a limited number of free credits for video and photo face swapping. Adjuface Bot

: A versatile bot that handles face swapping in images and has been noted for its ongoing development in video capabilities. How to Use a Face Swap Bot

While each bot has a unique interface, the general workflow follows these steps: Start the Bot : Search for the bot's username (e.g., @fraimebot ) in Telegram and press Upload the Face

: Send a high-quality, clear photo of the face you want to use as the source. Upload the Video

: Send the video or video message where you want the face to be replaced. Confirm and Process

: Some bots may ask you to select specific faces if multiple are detected. Once confirmed, the bot processes the video on its servers.

: After a few minutes, the bot will send back the updated video with the swapped face. Key Considerations Credits and Pricing

: Most bots operate on a "freemium" model. You might get a few free swaps, but longer videos or higher quality usually require purchasing credits.

: Be cautious when uploading personal photos to third-party bots. Always check if the bot has a clear privacy policy regarding how long they store your data.

: Results vary based on the original video's lighting and the angle of the source photo. Clear, front-facing photos generally yield the most realistic results. face-swapping bot for better privacy?

While there isn't a single "official paper" exclusively titled "Bot de Telegram para cambiar caras en videos 2021,"

you can find highly relevant information by looking at the specific research into Deepfake bots underlying technologies that reached a peak in 2020–2021 1. Key Research on Telegram Deepfake Bots

The most influential research from that era focused on the rise of automated "Deepfake" tools on the platform. "Automating Image Abuse: Deepfake Bots on Telegram" (2020) : This report by Giorgio Patrini

(Sensity) is the foundational study for how these bots operated during the 2020–2021 timeframe. It details the growth of bots that used AI to manipulate images and videos, highlighting that 70% of targets were private individuals. "Face Swapping in the Deepfake Era"

: This paper discusses the evolution of face-swapping technologies, including the components like the ID Injection Module (IIM) used to inject source identity into target videos. ResearchGate 2. Core Technologies Used in 2021 Bots

If you are looking for the technical "how-to" or the papers describing the algorithms these bots used, search for these models which were the state-of-the-art in 2021:

: A popular framework for "one-shot" face swapping (swapping with just one photo) that became the backbone for many real-time bots. DeepFaceLab

: Often cited in research as the most used tool for making Deepfake videos, featuring an interactive converter and faster processing speeds compared to older versions. FSGAN (Face Swapping GAN)

: Research on GAN-based models that allowed for swapping without requiring specific training on the target subject. ResearchGate 3. Popular Bots from that Period

During 2021, several bots gained notoriety or popularity for these functions:

: A well-known Telegram bot specifically designed for swapping faces in both videos and video messages. Deepfakes / "Nudify" Bots The use of Telegram bots for face-swapping in

: Much of the academic and investigative research (like that from The Guardian

) focused on the darker side of this technology—bots that automatically edited images/videos without consent. The Guardian Summary of How They Work According to technical papers like , these bots generally follow a three-step process:

Para cambiar caras en videos a través de Telegram, existen varios bots populares que utilizan tecnología de inteligencia artificial (deepfake). Estos bots suelen funcionar permitiéndote subir una foto clara de un rostro y luego seleccionando un video de su base de datos o subiendo uno propio para realizar el "swap".

A continuación, se detallan algunos de los bots más conocidos para esta función: Bots Populares de Face Swap en Video

DeepFakerBot: Este es uno de los bots más utilizados para crear videos con cambio de rostro.

Funcionalidad: Permite subir un video y una foto para realizar la sustitución del rostro de manera automatizada.

Uso: Generalmente ofrece un sistema de créditos o límites diarios para usuarios gratuitos.

SwapMyFace (@SwapMiFace): Un bot enfocado en la creación de videos divertidos y memes personalizados.

Características: Ofrece una selección curada de plantillas de video populares para que insertes tu cara rápidamente.

Costo: Suele incluir opciones gratuitas con la posibilidad de adquirir créditos VIP para procesamientos más rápidos o sin marcas de agua.

FaceSwitcher (@faceswitcher): Especializado en ediciones rápidas mediante inteligencia artificial.

Modos: Cuenta con modos automáticos y manuales para ajustar la detección del rostro.

Extras: Permite realizar otros cambios como el color de cabello o remover fondos en fotos. Consejos para Mejores Resultados

Para obtener un video de alta calidad, se recomienda seguir estas pautas:

Foto de origen: Debe ser una imagen de frente, con buena iluminación y sin accesorios que cubran el rostro como gafas o máscaras.

Video de destino: Los clips cortos (de 5 a 10 segundos) suelen procesarse más rápido y con menos errores de seguimiento facial.

Privacidad: Ten en cuenta que al usar estos bots, estás subiendo imágenes personales a servidores de terceros; revisa siempre las políticas de privacidad de cada bot.

¿Te gustaría saber cómo configurar tu propio bot de Telegram para estas funciones o prefieres más opciones de bots gratuitos? Telegram: Launch @DeepFakerBot

Telegram: Launch @DeepFakerBot. ... DeepFaker Bot right away. Telegram Messenger

Since deepfake technology was heavily restricted in 2021, this guide focuses on legitimate, open-source models (like InsightFace or SimSwap) and avoids malicious use cases (e.g., non-consensual pornography).

1. Privacidad de Datos

Al usar un bot de Telegram, estás entregando tus datos biométricos (tu rostro) y posiblemente los de otras personas a un servidor desconocido.

Pregunta clave: ¿Qué hace el bot con tus fotos después de procesarlas? ¿Las borra o las guarda para entrenar sus modelos?
Recomendación: Nunca subas fotos de documentos oficiales, menores de edad o contenido sensible.

Ventajas y Desventajas (Evaluación 2021)

Si estás considerando usar estas herramientas o analizando el panorama tecnológico de ese año, esto es lo que ofrecían:

Reflexión final

El bot de Telegram para cambiar caras en videos en 2021 simboliza un momento crítico: la democratización de herramientas poderosas que reconfiguran la relación entre imagen y verdad. La tecnología por sí misma es neutral; su impacto depende de marcos sociales, legales y técnicos que la rodeen. Sin respuestas coordinadas, la facilidad para generar contenido convincente amenaza derechos individuales, confianza pública y la calidad del discurso democrático. Pero con regulación sensata, diseño responsable y alfabetización, es posible retener los beneficios creativos de estas herramientas a la vez que se reducen riesgos.

Si quieres, puedo adaptar este ensayo a un tono académico más formal, desarrollar una bibliografía sugerida (2020–2022) o traducirlo al inglés.

Aquí tienes un artículo detallado y útil sobre el uso de bots de Telegram para el intercambio de rostros (Face Swap) en videos, enfocado en el contexto tecnológico de 2021 y advertencias importantes.

Global model loader (load once at startup)

swapper = None face_analyser = None

def load_models(): global swapper, face_analyser import insightface face_analyser = insightface.app.FaceAnalysis() face_analyser.prepare(ctx_id=0) swapper = insightface.model_zoo.get_model('inswapper_128.onnx') swapper.prepare(ctx_id=0)

def swap_faces_in_video(input_path, target_face_path, output_path): # 1. Extract target face embedding target_img = cv2.imread(target_face_path) target_faces = face_analyser.get(target_img) if len(target_faces) == 0: raise Exception("No face found in target image") target_embedding = target_faces[0]

# 2. Process video frame by frame
cap = cv2.VideoCapture(input_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_path, fourcc, fps, (width, height))
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    faces = face_analyser.get(frame)
    for face in faces:
        frame = swapper.get(frame, face, target_embedding, paste_back=True)
    out.write(frame)
cap.release()
out.release()

def handle_video(update, context): # Download user's video (max 20MB for Telegram bot in 2021) video_file = update.message.video.get_file() input_video = f"/tmp/uuid.uuid4().mp4" video_file.download(input_video)

# User must send a photo first as the target face
if 'target_face' not in context.user_data:
    update.message.reply_text("Please send a photo of the face you want to swap IN first.")
    context.user_data['awaiting_target_face'] = True
    return
target_face = context.user_data['target_face']
output_video = f"/tmp/uuid.uuid4()_swapped.mp4"
# Send "processing" message
msg = update.message.reply_text("🔄 Swapping faces... this may take 1-2 minutes.")
try:
    swap_faces_in_video(input_video, target_face, output_video)
    # Compress with FFmpeg for Telegram (max 50MB)
    compressed = f"/tmp/uuid.uuid4()_compressed.mp4"
    subprocess.run(f"ffmpeg -i output_video -c:v libx264 -crf 28 -preset fast compressed", shell=True)
with open(compressed, 'rb') as f:
        context.bot.send_video(chat_id=update.effective_chat.id, video=f, caption="✅ Face swap complete!")
except Exception as e:
    update.message.reply_text(f"Error: str(e)")
finally:
    # Cleanup
    for f in [input_video, output_video, compressed]:
        if os.path.exists(f): os.remove(f)

def handle_photo(update, context): if context.user_data.get('awaiting_target_face'): photo_file = update.message.photo[-1].get_file() target_path = f"/tmp/uuid.uuid4().jpg" photo_file.download(target_path) context.user_data['target_face'] = target_path context.user_data['awaiting_target_face'] = False update.message.reply_text("Target face saved! Now send a video to swap.") else: update.message.reply_text("Use /swap command first.")

def main(): load_models() updater = Updater("YOUR_BOT_TOKEN", use_context=True) dp = updater.dispatcher dp.add_handler(CommandHandler("start", lambda u,c: u.message.reply_text("Send me a video and a face photo to swap!"))) dp.add_handler(MessageHandler(filters.VIDEO, handle_video)) dp.add_handler(MessageHandler(filters.PHOTO, handle_photo)) updater.start_polling() updater.idle()

if name == "main": main()

¿Por qué Telegram y no una App convencional?

En 2021, plataformas como Snapchat o Instagram permitían filtros de cara en tiempo real, pero no el "face swap" completo sobre vídeos preexistentes. Los bots de Telegram resolvieron este problema gracias a:

Procesamiento en la nube: No consumen los recursos de tu teléfono.
Velocidad: Podías obtener un video editado en menos de 30 segundos.
Anonimato: No requerían registro adicional.
Resultados de deepfake de código abierto: Muchos bots utilizaban librerías como DeepFaceLab o First Order Motion Model optimizadas para ejecutarse en GPUs de servidores.

El fenómeno de 2021: El mejor bot de Telegram para cambiar caras en videos

¿Buscas un «bot de telegram para cambiar caras en videos 2021»?

Si llegaste hasta aquí, probablemente eres de los que recuerda el boom de la inteligencia artificial aplicada al entretenimiento durante la pandemia. Aunque la tecnología ha avanzado muchísimo, el año 2021 fue un punto de inflexión para los deepfakes accesibles desde un simple teléfono móvil. En esta guía definitiva, te contamos cuál fue el rey indiscutible de ese año, cómo funcionaba y qué alternativas han surgido.

Option A: Google Colab (Free GPU, but 8h limit)

Use pyngrok to expose a Colab notebook as a webhook for Telegram.
Not stable for production.

¿Por qué 2021 fue el año dorado de los bots de face swap en Telegram?

Durante 2021, el confinamiento y la necesidad de contenido viral llevaron a la explosión de bots de Telegram que permitían, con solo enviar un video y una foto, intercambiar rostros con resultados sorprendentes. A diferencia de las aplicaciones pesadas que requerían PC con GPU potente, estos bots procesaban todo en la nube.

La ventaja clave de Telegram era su API abierta y la capacidad de recibir videos de hasta 2 GB sin comprimir, algo que WhatsApp o Instagram no permitían. Para los usuarios de habla hispana, encontrar un bot de telegram para cambiar caras en videos 2021 era como hallar un tesoro digital.