采访、街拍与 UGC 视频跨帧自动识别并模糊出镜人物面部，生成遮罩后 7 天内可免费调整模糊强度。
支持上传格式：MP4、MOV、WebM 视频文件（单文件最大 200 MB · 云端任务最长约 60 秒 · 分辨率最高 4K 4096×4096）
导出与计费说明：导出保留原始音轨的 H.264 MP4 · 单目标 3 秒预览为 3 积分，未找到目标时退回积分
VideoBGBlur 结合自动主体分割与 SAM3 文本提示词视频追踪技术，可在运动画面中跨帧识别人脸、车辆车牌、手机/电脑屏幕、人物背景或任意自定义目标。生成模糊追踪遮罩后，您可以 0 额外 AI 积分自由切换高斯模糊（Gaussian）或方框模糊（Box），并微调模糊强度、遮罩扩展像素与边缘羽化。
02 / WHY · 为什么选择该工具与核心技术特性
内置高频隐私打码一键预设（Faces / License Plates / Screens / Background），也支持输入自定义文本提示词对工牌、门牌号或特定物品进行追踪打码。
只要不更换模糊目标类别，切换高斯/方框算法、调高模糊强度、扩大遮罩边界或增加羽化过渡均直接复用已有遮罩，0 额外 AI 费用。
如果 AI 扫描全片后未发现匹配的人脸、车牌或提示词目标，任务将返回「未检出目标」状态并自动将预留积分全额退回账户。
单目标模糊与背景虚化按 1 积分/秒计费（含多条附加/排除规则的复杂提示词为 2 积分/秒），支持先用 3 积分运行约 3 秒短预览。
03 / HOW TO · 如何使用标准三步流程
告别传统剪辑软件繁琐的逐帧关键帧跟踪，上传视频即可先跑 3 秒预览确认打码范围。
选择最大 200 MB、最长 60 秒、最高 1080p 分辨率与 30 fps 的视频文件。上传与封装参数校验完全免费。
从「人脸」「车牌」「屏幕」「背景虚化」「自定义提示词」五种模式中选择目标。可先花 3 积分生成约 3 秒短预览，或按 1 积分/秒处理全片。
复用已生成的模糊遮罩，0 额外积分调整高斯/方框模糊强度、遮罩扩展（px）与边缘羽化（px），一键下载保留原声的 H.264 MP4。
04 / USE CASES · 典型应用场景
在街头采访、探店 Vlog 或纪实视频中自动检测并模糊入镜路人面部，无需手动打码即可符合平台肖像权与隐私合规要求。
针对行车记录仪画面、试驾评测与二手车展示视频，自动跨帧追踪并模糊行驶中的车牌号码，避免车主隐私泄露。
在录制硬件演示或办公室工作花絮时，使用「屏幕（Screens）」模式或自定义提示词自动模糊显示器上的敏感数据与聊天窗口。
“无论是无绿幕抠像还是给街头车牌打码，先花 3 积分跑 3 秒预览再决定全片，帮团队省下了大量试错成本。”
陈浩然 (Haoran Chen)
视频后期主编
“本地 WebGL2 绿幕抠像与 Alpha 透明通道检测器完全在浏览器内运行，0 字节上传服务器，既快又能保障内部素材绝对保密。”
吴俊杰 (Junjie Wu)
高级前端与视频技术负责人
07 / 常见问题解答
以下 10 条技术问答与页面 JSON-LD 结构化数据完全同步。
系统基于时序视频分割模型（针对特定物体的 SAM3 视频 RLE 追踪引擎与针对背景虚化的 bria/fibo 分割引擎），逐帧生成目标区域的遮罩，并在合成阶段对目标区域施加高斯或方框模糊，同时完整保留原视频音轨。
