面部模糊
AI自动检测每张人脸——高斯模糊或马赛克，一键打码
100% 浏览器本地处理，图片不会上传到任何服务器
如何模糊照片中的人脸
第 1 步
上传一张JPG、PNG或WebP图片（最大20MB，最长边不超过8000像素）。全部处理在浏览器本地完成，图片不会上传。
第 2 步
AI自动检测所有面孔并标记编号椭圆。点击椭圆可开关对应人脸（检测误判时有用），拖动或四角缩放可调整模糊范围。
第 3 步
选择高斯模糊（平滑自然）或马赛克（显眼的像素块），调整强度滑块，点击「应用模糊」后「下载图片」。
什么是面部模糊？
面部模糊是指检测照片中的人脸并对其进行遮挡——用平滑的高斯模糊或大块的马赛克——让画面里的人无法被识别。这是发布包含路人、未成年人、患者、客户或其他未经同意出镜者的照片时的标准做法：既保护了当事人隐私，又完整展示其余画面。在许多国家和地区，对面部打码也是遵守肖像权和隐私法规的基本步骤。
面部模糊完全在你的浏览器中运行。一个轻量的人脸检测模型（face-api.js 的 TinyFaceDetector）找出每张脸，生成可拖动、可缩放的椭圆覆盖层，点击「应用」后在HTML5画布上对选中区域渲染高斯或马赛克效果——不上传、不经过服务器。
为什么需要给人脸打码？
只要照片里出现了未同意出镜的人，打码就是负责任且往往是法律要求的做法：
- 公共场合的路人：街拍、活动、旅行照片里常有从未同意出镜的人——发布前打码保护他们的隐私。
- 未成年人和儿童：学校、儿科诊所、家事案件和家庭博客场景中，给孩子的脸打码是默认的安全措施。
- 患者和客户：医疗、法律和社会服务类内容，未经明确同意不得暴露患者或客户身份。
- 肖像权与个人信息保护：许多法域将肖像视为个人信息，未经同意发布可识别的面部可能引发法律投诉。
- 证人和信息源：新闻报道和公益内容打码保护当事人免受报复。
- 车牌、地址、证件：同样的模糊效果也适用于任何可识别信息，不只是人脸。
高斯模糊与马赛克的区别
| 方式 | 观感 | 适合场景 |
|---|---|---|
| 高斯模糊 | 平滑、柔和、有照片感 | 希望照片整体保持自然的轻度隐私处理 |
| 马赛克 | 大像素块拼接 | 最强匿名性；一眼可见此处做了遮挡处理 |
强度滑块控制效果轻重——强度越高匿名性越强，但遮挡痕迹也越明显。多数隐私场景下，中高强度的高斯模糊或中等强度的马赛克已经足够。
浏览器端人脸模糊是如何工作的？
工具加载 face-api.js 库和 TinyFaceDetector 模型，通过 TensorFlow.js 完全在浏览器中运行。模型扫描图片并返回每张脸的边界框，每个边界框变成一个可拖动、可缩放、可开关的椭圆覆盖层（检测误判时点击即可排除）。应用时，工具从画布读取每个选中区域内的像素，施加高斯卷积或"缩小-放大"式马赛克后写回——图片其余部分原封不动。全程零上传。
常见问题
自动人脸检测准吗？
对光线良好、正面清晰的人脸，TinyFaceDetector 能找到绝大多数。侧脸、很小的脸或低对比度的人脸可能漏检，偶尔也会把类似人脸的图案误判。所以每张检测到的脸都是可开关的椭圆——点击可排除误判，漏检的脸可以拖动现有椭圆去覆盖。
可以一张照片模糊多张脸吗？
可以。检测器会找出图中的每一张脸并各自标记编号椭圆，可独立开关、拖动、缩放后再应用。模糊强度对所有选中区域统一生效。
模糊后的脸真的无法恢复吗？
足够强度的模糊或马赛克是单向的——原始面部细节已在像素层面被破坏。规律是：模糊越强，匿名性越有保障。法律或伦理敏感的场景建议使用高强度马赛克，并检查模糊区域周围是否残留可识别信息（特殊衣着、位置、名牌等）。
可以批量处理多张图片吗？
暂不支持。本页每次处理一张图片，因为人脸检测和椭圆调整需要逐张确认。多张图片请分别处理，检测和调整都很快。
文件大小有什么限制？
最大20MB，最长边不超过8000像素——足以覆盖现代手机和相机的任何照片。更大的文件请先用图片改尺寸工具处理。
我的照片真的不上传吗？
真的。面部模糊是100%浏览器端工具——人脸检测在你的浏览器里运行，模糊在本地画布上渲染，文件直接导出，不发送到任何服务器。这对涉及未成年人、患者或其他敏感人群的照片尤其重要。上传区上方的绿色徽标随时提醒你这一点。
面部模糊与其他工具对比
| 工具 | 什么时候选它 |
|---|---|
| 面部模糊 | 为隐私与合规遮挡人脸 |
| 加文字水印 | 声明所有权，而非隐藏身份 |
| 加图片水印 | 品牌Logo叠加 |
| 图片裁剪 | 直接裁掉主体，重新构图 |
| 图片编辑器 | 多步编辑一次完成 |
